A cross-sectional study of patient safety culture in acute-care hospitals in Greece
Notice bibliographique
Résumé
Background The development of a culture of safety can bring about an improvement in patient safety and quality of care. We aimed to investigate patient safety culture within an acute-care hospital setting in Greece. Methods A cross-sectional quantitative study was conducted using the Hospital Survey on Patient Safety Culture (HSOPSC) questionnaire in two large acute-care hospitals in Greece. We examined questionnaire’s factorial structure using confirmatory and exploratory factor analysis. We assessed scales’ internal consistency, test–retest reliability and construct validity. To assess changes in patient safety culture, we conducted surveys at two points in time (2009 and 2014). Regression analysis examined whether any changes in scale scores could have been due to quality programs implementation or participants’ professional characteristics. Results Six scales with satisfactory psychometric properties emerged, namely ‘Teamwork Across Hospital Units’, ‘Teamwork Within Hospital Units’, ‘Feedback and Communication About Error’, ‘Frequency of Event Reporting’, ‘Supervisor/Manager Expectations and ‘Actions Promoting Safety’, ‘Hospital Management Support for Patient Safety’. Overall ratings of patient safety did not change over time. However, one of the two institutions experienced an increase in reported events. Conclusions The HSOPSC is a valuable tool for assessing patient safety culture in Greece. Moreover, despite the radical reduction in the financing of the Greek National Health System reported between 2009 and 2014, patient safety culture did not deteriorate. A worldwide trend towards increasing patient safety awareness, along with the increasing effort of hospitals’ administration to support patient safety might explain this lack of differences between the two points in time.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».