System Issues Leading to “Found-on-Floor” Incidents: A Multi-Incident Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although attention to patient safety issues in the home care setting is growing, few studies have highlighted health system-level concerns that contribute to patient safety incidents in the home. Found-on-floor (FOF) incidents are a key patient safety issue that is unique to the home care setting and highlights a number of opportunities for system-level improvements to drive enhanced patient safety. METHODS: We completed a multi-incident analysis of FOF incidents documented in the electronic record system of a home health care agency in Toronto, Canada, for the course of 1 year between January 2012 and February 2013. RESULTS: Length of stay (LOS) was identified as the cross-cutting theme, illustrating the following 3 key issues: (1) in the short LOS group, a lack of information continuity led to missed fall risk information by home care professionals; (2) in the medium LOS group, a lack of personal support worker/carer training in fall prevention led to inadequate fall prevention activity; and (3) in the long LOS group, a lack of accountability policy at a system level led to a lack of fall risk assessment follow-up. CONCLUSIONS: Our study suggests that considering LOS in the home care sector helps expose key system-level issues enabling safety incidents such as FOF to occur. Our multi-incident analysis identified a number of opportunities for system-level changes that might improve fall prevention practice and reduce the likelihood of FOF incidents in the home. Specifically, investment in electronic health records that are functional across the continuum of care, further research and understanding of the training and skills of personal support workers, and enhanced incentives or more punitive approaches (depending on the circumstances) to ensure accountability in home safety will strengthen the home care sector and help prevent FOF incidents among older people.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 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 ».