Identifying, understanding and overcoming barriers to medication error reporting in hospitals: a focus group study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The under-reporting of medication errors can compromise patient safety. A qualitative study was conducted to enhance the understanding of barriers to medication error reporting in healthcare organisations. METHODS: Focus groups (with physicians, pharmacists and nurses) and in-depth interviews (with risk managers) were used to identify medication error reporting beliefs and practices at four community hospitals in Nova Scotia, Canada. Audio tapes were transcribed verbatim and analysed for thematic content using the template style of analysis. The development and analysis of this study were guided by Safety Culture Theory. RESULTS: Incentives for medication error reporting were thematised into three categories: patient protection, provider protection and professional compliance. Barriers to medication error reporting were thematised into five categories: reporter burden, professional identity, information gap, organisational factors and fear. Facilitators to encourage medication error reporting were classified into three categories: reducing reporter burden, closing the communication gap and educating for success. Participants indicated they would report medication errors more frequently if reporting were made easier, if they were adequately educated about reporting, and if they received timely feedback. CONCLUSIONS: Study results may lead to a better understanding of the barriers to medication error reporting, why these barriers exist and what can be done to successfully overcome them. These results could be used by hospitals to encourage reporting of medication errors and ultimately make organisational changes leading to a reduction in the incidence of medication errors and an improvement in patient safety.
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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 | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».