Adaptation and validation of a Korean-language version of the revised hospital survey on patient safety culture (K-HSOPSC 2.0)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To date, there has been no universal and validated tool for measuring safety culture in Korea. The Hospital Survey on Patient Safety Culture (HSOPSC), version 2.0 was released by the Agency for Healthcare Research and Quality in 2019, but it had not yet been translated and assessed for use in Korea. The aim of this study was to assess the content validity and other psychometric properties of the Korean-language version of the HSOPSC 2.0. METHODS: Instrument adaptation was performed using a committee-based translation, cognitive interviews, and expert panel reviews. Confirmatory factor analysis was conducted on data obtained through an online survey from 526 registered nurses who worked on medical-surgical units in three teaching hospitals in South Korea. RESULTS: One item was dropped during the translation and adaption phase of the study as being a poor fit for the Korean healthcare context, resulting in excellent content validity. Confirmatory factor analysis supported the factorial structure of the K-HSOPSC 2.0. Correlations with an overall measure of patient safety provided further evidence of construct validity. Additionally, in comparing the results of this current study to those from U.S. research using the HSOPSC 2.0, it was found that Korean nurses assigned less positive scores to all dimensions of patient safety culture. CONCLUSION: Our findings provide evidence of the content validity, reliability, and construct validity of the K-HOSPSC 2.0 for measuring patient safety culture in South Korean hospitals. Hospital administrators can use this tool to assess safety culture and identify areas for improvement to enhance patient safety and quality of care.
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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 | 0,020 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».