Self-reported patient safety competence among new graduates in medicine, nursing and pharmacy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As efforts to address patient safety (PS) in health professional (HP) education increase, it is important to understand new HPs' perspectives on their own PS competence at entry to practice. This study examines the self-reported PS competence of newly registered nurses, pharmacists and physicians. METHODS: A cross-sectional survey of 4496 new graduates in medicine (1779), nursing (2196) and pharmacy (521) using the HP Education in PS Survey (H-PEPSS). The H-PEPSS measures HPs' self-reported PS competence on six socio-cultural dimensions of PS, including culture, teamwork, communication, managing risk, responding to risk and understanding human factors. The H-PEPSS asks about confidence in PS learning in classroom and clinical settings. RESULTS: All HP groups reported feeling more confident in the dimension of PS learning related to effective communication with patients and other providers. Greater confidence in PS learning was reported for learning experiences in the clinical setting compared with the class setting with one exception-nurses' confidence in learning about working in teams with other HPs deteriorated as they moved from thinking about learning in the classroom setting to thinking about learning in the clinical setting. CONCLUSIONS: Large-scale efforts are required to more deeply and consistently embed PS learning into HP education. However, efforts to embed PS learning in HP education seem to be hampered by deficiencies that persist in the culture of the clinical training environments in which we educate and acculturate new HPs.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».