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Enregistrement W3094016809 · doi:10.5539/gjhs.v12n12p80

Nurses’ Experiences of Adverse Events Management at a Public Hospital, Gauteng Province

2020· article· en· W3094016809 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth Nkosi

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectQualitative researchSilenceNursingDistressPublic hospitalPsychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Involvement in adverse events can be a traumatic experience that leaves the nurses with professional and personal distress. Some feel as though they have failed the patient doubting their nursing skills. While the effects of the event can be distinctively evident on the patient and hospital, the nurses in question often suffer in silence. The purpose of this study was to explore and describe the nurses’ experiences of adverse events management at a public hospital, and to develop recommendations to address them. METHODS: A qualitative, phenomenological and contextual research design was used to explore and describe the nurse’s experiences of management of adverse events at this public hospital in Gauteng, South Africa. A total of 18 professional nurses who met the inclusion criteria were purposively sampled. Data was collected by means of in-depth semi structured individual interviews and documented field notes. An audio tape recorder was used with the participants’ consent to capture the participant’s responses. Data was analyzed using Tesch’s open coding method. Ethical principles to protect the rights of the participants were adhered to, and the criteria of trustworthiness was ensured. RESULTS: Findings of the study revealed that participants experienced negative management of adverse events. Three sub- themes emerged namely: inconsistency in the reporting and recording of adverse events, lack of managerial support and unplanned job rotation used as punishment following the events. CONCLUSION: Involvement in adverse events has a negative impact on the nurses’ wellbeing as well as patient care. Management should make efforts to promote awareness, implement positive management of adverse events, ensure consistency in the reporting and recording of adverse events including the provision of managerial support, and planned job rotation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,006
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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