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Enregistrement W3182757978 · doi:10.1097/ncq.0000000000000583

Long-Term Care Nurses' Experiences With Patient Safety Incident Management

2021· article· en· W3182757978 sur OpenAlexaff
Nicole Serre, Sherry Espin, Alyssa Indar, Sue Bookey‐Bassett, Karen LeGrow

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Care Quality · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensRoyal Victoria Regional Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLong-term careNursingPatient safetyQualitative researchMedicineQuality managementSafety cultureHealth careManagement systemOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Global trends in the aging population will increase the demands for long-term care (LTC) resources. Due to recent pressures to deliver more complex care, there is further risk to resident safety in LTC. Emphasis on the management and the delivery in safe and quality resident care in LTC is required. PURPOSE: The purpose of this study was to describe nurses' experiences with patient safety incident (PSI) management involving residents living in LTC. METHODS: Using a qualitative descriptive approach, 9 nurses were recruited in 3 LTC homes. Semistructured interviews were conducted, and data were analyzed using inductive content analysis. RESULTS: Three main categories emerged: commitment to resident safety, workplace culture, and emotional reaction. CONCLUSIONS: Providing nurses with an opportunity to share their PSI management experiences highlights the current factors influencing frontline resident safety in LTC. Study results can inform nursing practice and policy development to support PSI identification and management.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,409 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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