Fix and forget or fix and report: a qualitative study of tensions at the front line of incident reporting
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Practitioners frequently encounter safety problems that they themselves can resolve on the spot. We ask: when faced with such a problem, do practitioners fix it in the moment and forget about it, or do they fix it in the moment and report it? We consider factors underlying these two approaches. METHODS: We used a qualitative case study design employing in-depth interviews with 40 healthcare practitioners in a tertiary care hospital in Ontario, Canada. We conducted a thematic analysis, and compared the findings with the literature. RESULTS: 'Fixing and forgetting' was the main choice that most practitioners made in situations where they faced problems that they themselves could resolve. These situations included (A) handling near misses, which were seen as unworthy of reporting since they did not result in actual harm to the patient, (B) prioritising solving individual patients' safety problems, which were viewed as unique or one-time events and (C) encountering re-occurring safety problems, which were framed as inevitable, routine events. In only a few instances was 'fixing and reporting' mentioned as a way that the providers dealt with problems that they could resolve. CONCLUSIONS: We found that generally healthcare providers do not prioritise reporting if a safety problem is fixed. We argue that fixing and forgetting patient safety problems encountered may not serve patient safety as well as fixing and reporting. The latter approach aligns with recent calls for patient safety to be more preventive. We consider implications for practice.
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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 | 0,075 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,024 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».