Psychometric Evaluation of the Korean Version of Hospital Survey on Patient Safety Culture
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study evaluated the psychometric properties of the Korean-language version of the Hospital Survey on Patient Safety Culture (HSOPSC) among Korean nurses. METHODS: We analyzed secondary data from 801 direct care nurses working at a tertiary, private, nonprofit, teaching hospital in South Korea. Descriptive statistics, internal consistency coefficients, and intercorrelations were calculated. The latent factor structure of the HSOPSC was examined using exploratory structural equation modeling techniques, which account for the noncontinuous nature of ordinal data. RESULTS: Although a majority of subscales showed acceptable to good internal consistency, 4 dimensions (staffing, overall perceptions of patient safety, organizational learning-continuous improvement, and nonpunitive response to errors) had reliability levels less than 0.6. The HSOPSC items loaded somewhat diffusely on 3 subscales: staffing, teamwork across units, and organizational learning-continuous improvement. Correlations between the 12 HSOPSC factors indicated discriminant validity. Convergent validity was supported by correlations between the 12 subscales and a single-item outcome variable, namely, patient safety grade. Several items did not load well on their respective subscales, but most items fit the underlying theoretical model implied by the HSOPSC, resulting in an acceptable model fit (confirmatory fit index = 0.985, root mean square error of approximation = 0.034, weighted root mean square residual = 0.54). CONCLUSIONS: Despite the acceptable model fit of the Korean version of HSOPSC, the psychometric properties of this instrument require further investigation to ensure it is an effective tool to measure patient safety culture and identify areas for improvement in the Korean health care system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».