Modeling the hospital safety partnership preferences of patients and their families: a discrete choice conjoint experiment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients and their families play an important role in efforts to improve health service safety. OBJECTIVE: The objective of this study is to understand the safety partnership preferences of patients and their families. METHOD: We used a discrete choice conjoint experiment to model the safety partnership preferences of 1,084 patients or those such as parents acting on their behalf. Participants made choices between hypothetical safety partnerships composed by experimentally varying 15 four-level partnership design attributes. RESULTS: Participants preferred an approach to safety based on partnerships between patients and staff rather than a model delegating responsibility for safety to hospital staff. They valued the opportunity to participate in point of service safety partnerships, such as identity and medication double checks, that might afford an immediate risk reduction. Latent class analysis yielded two segments. Actively engaged participants (73.3%) comprised outpatients with higher education, who anticipated more benefits to safety partnerships, were more confident in their ability to contribute, and were more intent on participating. They were more likely to prefer a personal engagement strategy, valued scientific evidence, preferred a more active approach to safety education, and advocated disclosure of errors. The passively engaged segment (26.7%) anticipated fewer benefits, were less confident in their ability to contribute, and were less intent on participating. They were more likely to prefer an engagement strategy based on signage. They preferred that staff explain why they thought patients should help make care safer and decide whether errors were disclosed. Inpatients, those with immigrant backgrounds, and those with less education were more likely to be in this segment. CONCLUSION: Health services need to communicate information regarding risks, ask about partnership preferences, create opportunities respecting individual differences, and ensure a positive response when patients raise safety concerns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».