Latent safety threat identification during in situ simulation debriefing: a qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Latent safety threats (LSTs) in healthcare are hazards or conditions that risk patient safety but are not readily apparent without system stress. In situ simulation (ISS), followed by post-scenario debriefing is a common method to identify LSTs within the clinical environment. The function of post-ISS debriefing for LST identification is not well understood. Objectives: This study aims to qualitatively characterise the types of LSTs identified during ISS debriefing. Methods: We conducted 12 ISS trauma scenarios followed by debriefing at a Canadian, Level 1 trauma centre. We designed the scenarios and debriefing for 15 and 20 min, respectively. Debriefings focused on LST identification, and each session was audio recorded and transcribed. We used an inductive approach with qualitative content analysis to code text data into an initial coding tree. We generated refined topics from the coded text data. Results: We identified five major topics: (1) communication and teamwork challenges, (2) system-level issues, (3) resource constraints, (4) positive team performance and (5) potential improvements to the current systems and processes. Conclusions: During simulation debriefing sessions for LST identification, participants discussed threats related to communication and interpersonal issues. Safety issues relating to equipment, processes and the physical space received less emphasis. These findings may guide health system leaders and simulation experts better understanding of the strengths and limitations of simulation debriefing for LST identification. Further studies are required to compare ISS-based LST identification techniques.
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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 | 0,049 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».