What near misses tell us about risk and safety in mental health care
Notice bibliographique
Résumé
Accessible summary How near misses in the mental health sector are experienced is not well understood. Study findings elucidate the nature of near misses as both (1) vulnerabilities and risk associated with the mental health population (e.g. violence, aggression, fear and error proneness); and (2) ‘no‐harm events’ where clinicians or service users minimize or prevent harm from happening. Study findings have implications for practice, education, research and policy associated with recognizing and responding to safety threats in a timely manner to prevent harm to service users and providers. Abstract How service providers and service users view near misses in their daily practice within the rubric of patient safety events is not well understood. Further no studies were located that explored near misses specifically in mental health settings in Canada. In this context, a qualitative study was undertaken to gain insight into how service providers and service users (mental health clients or their family members) experienced and defined near misses. Eight (8) focus groups (n= 88) with service providers and 28 semi‐structured interviews with service users were conducted at three mental health care organizations. Content analysis was employed to the dataset that elucidated that near misses were (1) safety threats and vulnerabilities associated with experiencing mental illness; and (2) acts that avert harm and prevent something from happening. Findings are compared to what is currently known about in safety. Implications of findings for practice, research and policy are delineated.
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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 | 0,008 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».