Patient safety education and perceptions of safety culture in American and Canadian urological residency training programs.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION To assess the perception of patient safety culture and the infrastructure to support patient safety (PS) education within American and Canadian urological residency programs. MATERIALS AND METHODS: A needs assessment was developed by experts in patient safety. The survey contained items about prior PS education, perceived value of learning PS, components of an ideal PS curriculum, and desired resources to facilitate PS education. Select items from the validated AHRQ Survey on Patient Safety Culture (SOPS) were also included. The survey was distributed electronically (12/2018-2/2019) to all urology residents (RES) and program directors (PD) of urological residency programs via the Society of Academic Urologists. All responses were anonymous. RESULTS: A total of 26 PD (18.3%; 26/142) and 100 RES (6.7%; 100/1,491) completed the survey. Nearly all RES received PS training (79%), but this was lower for PD (42%). The majority of RES and PD felt that PS was an important educational competency (RES = 83%; PD = 89%) and a pathway for academic success (RES 74%; PD 84%). Both groups desired an online PS curriculum (RES = 69%; PD = 68%) with error causation models (RES = 42%; PD = 52%) as the primary topic to cover. Assessment of safety culture confirmed safety is a priority, but only 1 PD (5%; 1/19) and 25 RES (25%; 25/100) rated their residency program's overall safety grade as 'excellent'. CONCLUSIONS: PS education remains a priority for program directors and urological trainees. Both groups called for additional resources from urological professional societies for this education. To that end, an online, centralized, freely accessible PS curriculum is under development.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».