Using a survey of incident reporting and learning practices to improve organisational learning at a cancer care centre
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To motivate improvements in an organisational system by measuring staff perceptions of the organisation's ability to learn from incidents and by analysing their personal experience of incidents. METHODS: Respondents were questioned on the components of the incident learning system from both a personal and an organisational perspective. The respondents (n = 125) were radiotherapists, nurses, dosimetrists, doctors, and other staff at a major academic cancer centre. Responses were analysed in terms of per cent positive responses and response rate, differences between "frontline" and "support" staff, and the respondent's experience with incidents. RESULTS: Respondents were more familiar with and more positive about incident identification and reporting--the first two stages of incident learning. Their overall perception of incident learning was most influenced by the investigation and learning components of the system. Respondents in frontline positions were more positive than those in support positions about responding to, identifying and reporting incidents. Respondents reported having experienced a mean of three incidents per year, of which two were reported and two out of three of the reported incidents were investigated, and a median of two incidents being experienced and reported, but none investigated. Most incidents experienced were not captured by the organisation's existing incident reporting system. CONCLUSION: The survey tool was effective in measuring the ability of the organisation to learn from incidents. Implications of the survey results for improving organisational learning are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».