Integrating standardized patient safety and quality competencies in pharmacy curriculum: Evaluation of the impact on student development and professional identity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Improving patient safety and quality of care is a national healthcare priority. While changes in healthcare systems help to address some concerns in this area, the knowledge, skills, and attitudes of healthcare professionals play a role as well. Health professions education programs have a responsibility to ensure comprehensive patient safety and quality training. Objectives This study aimed to evaluate the impact of integrating standardized safety and quality competencies from an evidence‐based framework in a patient safety and quality course within a Doctor of Pharmacy program. Methods A gap analysis was conducted using guidelines from the Canadian Patient Safety Institute (CPSI) to explore curricular coverage of the included concepts and competencies. The course was designed to address key competencies not addressed elsewhere in the curriculum. An adapted self‐assessment survey tool was administered at the end of the course for students to retrospectively assess changes in perceived skills and attitudes. Mean retrospective pre‐ and post‐scores were compared using the paired sample t ‐tests and Cohen d as a measure of effect size. Responses to an open‐ended question regarding how students could impact patient safety were qualitatively analyzed for emergent themes. Student performance on the course final exam was analyzed using descriptive statistics to assess knowledge. Results Sixty‐three students (80.8%) completed the survey and were included in the analysis. A statistically significant change was observed in 18 of the 24 self‐assessment items, with effect sizes in the modest to moderate range. Key themes emerged regarding student professional identity development including error prevention, error management, reporting culture, learning culture, just culture, and teamwork. The mean individual student score on the final examination was 87.67% ± 4.87%. Conclusion Findings suggest the new course using the CPSI framework had a positive impact on student knowledge, perceived skills, and attitudes in the area of patient safety.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».