Patient Safety Policy in Long-Term Care: A Research Protocol to Assess Executive WalkRounds to Improve Management of Early Warning Signs for Patient Safety
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: At many hospitals and long-term care organizations (such as nursing homes), executive board members have a responsibility to manage patient safety. Executive WalkRounds offer an opportunity for boards to build a trusting relationship with professionals and seem useful as a leadership tool to pick up on soft signals, which are indirect signals or early warnings that something is wrong. Because the majority of the research on WalkRounds has been performed in hospitals, it is unknown how board members of long-term care organizations develop their patient safety policy. Also, it is not clear if these board members use soft signals as a leadership tool and, if so, how this influences their patient safety policies. OBJECTIVE: The objective of this study is to explore the added value and the feasibility of WalkRounds for patient safety management in long-term care. This study also aims to identify how executive board members of long-term care organizations manage patient safety and to describe the characteristics of boards. METHODS: An explorative before-and-after study was conducted between April 2012 and February 2014 in 13 long-term care organizations in the Netherlands. After implementing the intervention in 6 organizations, data from 72 WalkRounds were gathered by observation and a reporting form. Before and after the intervention period, data collection included interviews, questionnaires, and studying reports of the executive boards. A mixed-method analysis is performed using descriptive statistics, t tests, and content analysis. RESULTS: Results are expected to be ready in mid 2014. CONCLUSIONS: It is a challenge to keep track of ongoing development and implementation of patient safety management tools in long-term care. By performing this study in cooperation with the participating long-term care organizations, insight into the potential added value and the feasibility of this method will increase.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,060 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».