Prioritizing Threats to Patient Safety in Rural Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Rural primary care is a complex environment in which multiple patient safety challenges can arise. To make progress in improving safety with limited resources, each practice needs to identify those safety problems that pose the greatest threat to patients and focus efforts on these. PURPOSE: To describe and field-test a novel approach to prioritizing safety problems in rural primary care based on the method of Failure Modes and Effects Analysis. METHODS: A survey instrument designed to assess perceptions of medical error frequency, severity, and cause was administered anonymously to staff of 2 rural primary care practices in New York State. Responses were converted to quantitative hazard scores, which were used to make priority rankings of safety problems. Concordance analysis was conducted. RESULTS: Response rate was 94% at each site. Analysis yielded a list of priorities for each site. Comparison between staff groups (provider vs nursing vs administration), based on the top 10 priorities perceived by staff, showed 53% concordance at one site and 30% at the other. Concordance between sites was lower, at 20%. CONCLUSIONS: Initial field-testing of a Failure Modes and Effects Analysis approach in rural primary care suggests that it is feasible and can be used to estimate, based on staff perceptions, the greatest threats to patient safety in an individual practice so that limited resources can be focused appropriately. Higher concordance between staff within a practice than between practices lends preliminary support to the validity of the approach.
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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 | 0,013 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».