Reporting and responding to patient safety incidents based on data from hospitals’ reporting systems: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This review summarizes and synthesizes the evidence on follow-up activities regarding patient safety incidents reported in hospitals.Methods: Peer-reviewed papers were retrieved with electronic searches from CINAHL, Web of Science, PubMed and Scopus databases and with manual searches in most relevant journals and in the reference lists of included studies, limiting searches to papers published in English between 2014 and 2018. A systematic review was conducted in adherence to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses statement. Two authors extracted the data following a predefined extraction form.Results: All together 16 studies were selected for analysis. All studies described incidents and gave insight into problems, risks and unsafe situations which were responded to with recommended improvements. Recommended improvements in response to incidents involved guidelines, staff training, technical improvements and general safety improvements. Only five studies reported feedback and knowledge dissemination activities, referring to meetings, written support and visual support.Conclusions: Limited research has described the systematic use of report outcomes for knowledge application in organizations. However, the development of patient safety requires that reported incidents are responded to by knowledge application within feedback and knowledge dissemination activities. Therefore, healthcare professionals need to have sufficient competences in patient safety, and more research is needed on the content and effectiveness of the responding activities.
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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 | 0,016 | 0,267 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».