The Implementation of Open Disclosure in Asian Culture in Singapore: A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Open Disclosure is the process of open and honest discussion between a clinician and the patient and family when an adverse clinical event occurs while the patient is in care or treatment. While open disclosure is now a mandatory practice in many developed countries like the United Kingdom, Australia, the United States and Canada, it has yet to be made mandatory in Singapore. In most healthcare institutions in Singapore, the Clinical Governance or Quality Service Management Department manages the governance of patient safety and medical errors. This systematic literature review aims to understand the effect of Asian culture relating to apologies because of the implementation of Open Disclosure in Singapore's healthcare system. Method: The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement was used to review and synthesize the contemporary literature qualitatively. Results: This study identified that there are links between culture and apologies and in particular, the expression and acceptance of the apology. This study explored and identified the effects of Asian culture on open disclosure, specifically on apologies, and established that Asian and western cultures offer and accept apologies differently. Also, the study established the public's view and demand for open disclosure and the impact of culture on how a person presents oneself in delivering an apology. Conclusion: The study could only identify five high-quality articles in this systematic literature review; there were no papers on the mindset and perceptions of Asian healthcare professionals on apologies and open disclosure found. This present study has demonstrated a significant research gap that is a significant opportunity for future research.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».