Using Dominance Analysis to Identify the Most Important Dimensions of Safety Culture for Predicting Patient Safety
Notice bibliographique
Résumé
Studies have demonstrated associations between safety culture and patient safety based on the perceptions of healthcare professionals, but limited attention has been given to the perceptions of nurses. Moreover, most studies have used regression modeling, an approach that limits researchers' ability to identify the most important predictors of patient safety due to intercorrelations among predictors in the model. Therefore, the purpose of this study was to examine the effects of seven dimensions of safety culture on nurse-rated patient safety and identify the relative importance of these dimensions for predicting patient safety. This correlational study used data from the Agency for Healthcare Research and Quality's 2018 Hospital Survey on Patient Safety Culture. Data from 13,031 nurses working in surgical areas of 443 hospitals in the United States were examined using logistic regression and dominance analysis. Staffing adequacy was the strongest predictor of patient safety, followed by hospital management support for patient safety and organizational learning/continuous improvement. However, dominance analysis showed that hospital management support for patient safety was the most important predictor rather than staffing adequacy. Nurse managers and hospital administrators should role model a culture of safety and demonstrate their valuing of patient safety by providing sufficient resources, listening to and valuing staff suggestions regarding patient safety, and providing feedback about organizational changes to improve patient safety.
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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 | 0,000 |
| 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 ».