The Relationship between Organizational Leadership for Safety and Learning from Patient Safety Events
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the relationship between organizational leadership for patient safety and five types of learning from patient safety events (PSEs). STUDY SETTING: Forty-nine general acute care hospitals in Ontario, Canada. STUDY DESIGN: A nonexperimental design using cross-sectional surveys of hospital patient safety officers (PSOs) and patient care managers (PCMs). PSOs provided data on organization-level learning from (a) minor events, (b) moderate events, (c) major near misses, (d) major event analysis, and (e) major event dissemination/communication. PCMs provided data on organizational leadership (formal and informal) for patient safety. EXTRACTION METHODS: Hospitals were the unit of analysis. Seemingly unrelated regression was used to examine the influence of formal and informal leadership for safety on the five types of learning from PSEs. The interaction between leadership and hospital size was also examined. PRINCIPAL FINDINGS: Formal organizational leadership for patient safety is an important predictor of learning from minor, moderate, and major near-miss events, and major event dissemination. This relationship is significantly stronger for small hospitals (<100 beds). CONCLUSIONS: We find support for the relationship between patient safety leadership and patient safety behaviors such as learning from safety events. Formal leadership support for safety is of particular importance in small organizations where the economic burden of safety programs is disproportionately large and formal leadership is closer to the front lines.
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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 | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».