Staying ahead of the curve: Navigating changes and maintaining gains in patient safety culture - a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study examines how the results of the Hospital Survey on Patient Safety Culture changed between 2012 and 2019 and identifies organisational factors affecting these changes. DESIGN: The study combined the use of quantitative surveys of staff and qualitative interviews with hospital leadership. Secondary data analysis was performed for previous surveys. SETTING: This study was conducted in a tertiary care teaching multisite hospital in Riyadh, Saudi Arabia. PARTICIPANTS: One thousand hospital staff participated in the survey. Thirty-one executive board members and directors and four focus groups of frontliners were qualitatively interviewed. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Twelve safety culture dimensions were assessed to study the patient safety culture as perceived by the healthcare professionals. An additional semi-structured interview was conducted to identify organisational factors, changes, and barriers affecting the patient safety culture. Furthermore, suggestions to improve patient safety were proposed. RESULTS: Comparing the results revealed a general positive trend in scores from 2012 to 2019. The areas of strength included teamwork within and across units, organisational learning, managerial support, overall perception of safety and feedback and communication about error. Non-punitive response to error, staffing and communication and openness consistently remain the lowest-scoring composites. Interview results revealed that organisational changes may have influenced the answers of the participants on some survey composites. CONCLUSIONS: Patient safety is a moving target with areas for improvement that are continuously identified. Effective quality improvement initiatives can lead to visible changes in the patient safety culture in a hospital, and consistent leadership commitment and support can maintain these improvements.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».