Safety culture interventions in cancer care: A systematic review.
Notice bibliographique
Résumé
247 Background: Creation of a culture of safety in healthcare organizations is fundamentally important to patient safety. However, there is limited guidance on how to effectively promote a culture of safety in healthcare settings including in oncology. We performed a systematic review to identify interventions or strategies to promote safety culture in cancer care. Methods: Medical Subject Headings and text words for “safety culture” and “cancer care” were combined to conduct structured searches in MEDLINE, EMBASE, CDSR, CINAHL, Cochrane CENTRAL, Epub Ahead of Print & In-Process, PsycINFO, Scopus, and Web of Science databases, for peer-reviewed articles published between 1999 and 2017. Articles were included if they described an intervention or strategy to promote safety culture in an oncology setting, and quantitative outcomes were reported. Study quality was assessed using the ROBINS-I risk of bias tool. Results: We screened 21,572 studies, of which 46 underwent full-text review, and 19 met the inclusion criteria. Studies described interventions in radiation oncology (15 articles), medical oncology (3), and general oncology (1) settings in either North America (15) or Europe (4). The most common experimental designs were interrupted time series (10) or before-and-after comparisons (6), and were of either moderate (89%) or severe (11%) risk of bias. Interventions varied but could be broadly categorized as incident learning systems (8), quality improvement programs (7), provider education programs (2), a provider scheduling system (1), and a patient safety champion intervention (1). While 89% of studies reported improvement in safety culture, there was substantial heterogeneity in evaluated outcomes. Most assessed provider outcomes such as number of reported adverse events (11) or Agency for Healthcare Research and Quality Safety Culture survey results (7). Conclusions: Despite a growing evidence base to identify interventions to promote safety culture in cancer care, definitive recommendations were difficult to make due to heterogeneity in study designs and outcomes. Given the importance of safety culture in cancer care, additional high-quality studies and standardization of outcome measures are needed.
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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 | 0,015 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».