Making Hospital Care Safer and Better: The Structure-Process Connection Leading to Adverse Events
Notice bibliographique
Résumé
The 2004 Canadian Adverse Events (AE) Study which focused on estimating the incidence of AEs in hospital settings found an annual AE rate of 7.5% of all hospital admissions in Canada (Baker et al. 2004). Although study findings in terms of patient outcomes are essential for hospitals to review their own practices, a thorough understanding of the contributing factors leading to adverse events will be an important next step for hospitals to correct the deficiencies that might act as barriers to providing safe patient care. In other words, a thorough investigation and analysis of structure and process factors within individual hospitals as they relate to patient outcomes is needed as a next step. In order to explore how structural and care-process factors might be linked to the occurrence of adverse events in hospitals, this article aims at building a predictive model, by using Donabedian's model of structure, process, outcome and analyzing secondary data of Ontario Registered Nurse Survey of Hospital Characteristics. Results revealed that perceived understaffing, inadequate support services, unpleasant work environment, poor teamwork and non-supportive administration impact negatively the number of tasks left undone by nurses, which in turn, influence negatively the occurrence and frequency of adverse events in hospitals. Results and implications are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».