Evaluating Safety Culture Changes over Time with the Emergency Medical Services Safety Attitudes Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The correlation between patient outcomes and the safety culture in healthcare organisations draws special attention to tools that can measure safety culture in such organisations. One of the advantages of such tools is their ability to identify changes in safety climate, which can support healthcare organisations in detecting and understanding trends, which might have otherwise been overlooked. Objective To evaluate the ability of a standard survey to capture long-term safety climate changes in pre-hospital care. Methods The previously validated Emergency Medical Services Safety Attitudes Questionnaire was administered in one regional base hospital program, which delegates to six pre-hospital emergency care services. The survey was administered over two consecutive years, thus allowing us to measure safety climate changes over time. Results Significant differences were found between the first and second years of the survey in specific services. Conclusions While we cannot identify the specific causes for the change in scores in the various services between the two survey years, we can draw some inferences. We suggest that the small changes that tend to reflect a consistent change across all services are the result of training and educational initiatives, while greater changes in some of the services reflect a change in the attitude of the paramedics to the service, driven by changes in operational procedures within the service. Our findings demonstrate that the questionnaire can capture safety climate changes over time in pre-hospital emergency care.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».