Safety culture in the context of operating room: Nurses' perception regarding notification of errors/adverse events
Notice bibliographique
Résumé
The notification of errors/adverse events is one of the central aspects for the quality of care and patient safety. The purpose of this pilot study is to analyse the safety culture of the operating room in relation to the errors/adverse events and their notification, in the nurses’ perception. It is a quantitative, descriptive-exploratory pilot study. A survey “Nurses’ Perception regarding Notification of Errors/Adverse Events” was applied, consisting of 8 closed questions to an intentional non-probabilistic sample consisting of 43 nurses working in the operating room of a private hospital in Lisbon. The results showed that only 51.2% of the adverse events that caused damage to patients were always notified by the nurses. Of the various adverse events occurred, 60.5% were not reported, justified by “lack of time”. There was also a negative correlation between professional experience and the frequency of error notification (p < .05). The factors referred as those that contributed most to the occurrence of errors were, pressure to work quickly (100.0%), lack of human resources (86.0%), demotivation (86.0%), professional inexperience and hourly overload (83.7%), lack of knowledge (74.4%) and communication failures (65.1%). The perception of Patient Safety was assessed by the majority of participants as “acceptable”. In conclusion, it was evident the reduced notification of adverse events in the operation room so it becomes crucial to focus on the continuous training of health professionals, as well as work on the error, to increase a safety culture with quality.
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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 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».