Patient Safety Learning Systems: A Systematic Review and Qualitative Synthesis.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A patient safety learning system (sometimes called a critical incident reporting system) refers to structured reporting, collation, and analysis of critical incidents. To inform a provincial working group's recommendations for an Ontario Patient Safety Event Learning System, a systematic review was undertaken to determine design features that would optimize its adoption into the health care system and would inform implementation strategies. METHODS: The objective of this review was to address two research questions: (a) what are the barriers to and facilitators of successful adoption of a patient safety learning system reported by health professionals and (b) what design components maximize successful adoption and implementation? To answer the first question, we used a published systematic review. To answer the second question, we used scoping study methodology. RESULTS: Common barriers reported in the literature by health care professionals included fear of blame, legal penalties, the perception that incident reporting does not improve patient safety, lack of organizational support, inadequate feedback, lack of knowledge about incident reporting systems, and lack of understanding about what constitutes an error. Common facilitators included a non-accusatory environment, the perception that incident reporting improves safety, clarification of the route of reporting and of how the system uses reports, enhanced feedback, role models (such as managers) using and promoting reporting, legislated protection of those who report, ability to report anonymously, education and training opportunities, and clear guidelines on what to report. Components of a patient safety learning system that increased successful adoption and implementation were emphasis on a blame-free culture that encourages reporting and learning, clear guidelines on how and what to report, making sure the system is user-friendly, organizational development support for data analysis to generate meaningful learning outcomes, and multiple mechanisms to provide feedback through routes to reporters and the wider community (local meetings, email alerts, bulletins, paper contributions, etc.). CONCLUSIONS: The design of a patient safety learning system can be optimized by an awareness of the barriers to and facilitators of successful adoption and implementation identified by health care professionals. Evaluation of the effectiveness of a patient safety learning system is needed to refine its design.
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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 | 0,052 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».