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Enregistrement W2191389583 · doi:10.1037/a0030076

Behavioral integrity for safety, priority of safety, psychological safety, and patient safety: A team-level study.

2012· article· en· W2191389583 sur OpenAlexaff
Hannes Leroy, Bart Dierynck, Frederik Anseel, Tony Simons, Jonathon R. B. Halbesleben, Deirdre McCaughey, Grant T. Savage, Luc Sels

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Psychology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological safetyPatient safetySafety behaviorsPsychologyOccupational safety and healthApplied psychologySafety monitoringHuman factors and ergonomicsPoison controlMedicineMedical emergencyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article clarifies how leader behavioral integrity for safety helps solve follower's double bind between adhering to safety protocols and speaking up about mistakes against protocols. Path modeling of survey data in 54 nursing teams showed that head nurse behavioral integrity for safety positively relates to both team priority of safety and psychological safety. In turn, team priority of safety and team psychological safety were, respectively, negatively and positively related with the number of treatment errors that were reported to head nurses. We further demonstrated an interaction effect between team priority of safety and psychological safety on reported errors such that the relationship between team priority of safety and the number of errors was stronger for higher levels of team psychological safety. Finally, we showed that both team priority of safety and team psychological safety mediated the relationship between leader behavioral integrity for safety and reported treatment errors. These results suggest that although adhering to safety protocols and admitting mistakes against those protocols show opposite relations to reported treatment errors, both are important to improving patient safety and both are fostered by leaders who walk their safety talk.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,210
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations251
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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