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Enregistrement W4401723262 · doi:10.3138/jvme-2024-0038

The Veterinary Student Survey on Patient Safety Culture (VSSPSC): A Quantitative and Qualitative Exploration of American Veterinary Students’ Perceptions of Patient Safety Culture

2024· article· en· W4401723262 sur OpenAlexvenueno aff
Lydia Love, Trevor Patten, Erik H. Hofmeister, Regina Schoenfeld‐Tacher, Anne Collins McLaughlin

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourseworkExploratory factor analysisSafety cultureConstruct (python library)Patient safetyVeterinary medicinePsychologyVariance (accounting)Medical educationPerceptionHealth careMedicineNursingPsychometricsClinical psychologyPolitical scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient safety culture (PSC) is a multi-dimensional construct that reflects the way health care organizations promote safe patient care. Veterinary students are explicitly and implicitly indoctrinated into organizational cultures and will carry these attitudes and behaviors into their future work. In this study, we evaluated the psychometric properties of a PSC survey among veterinary students in the United States and investigated their attitudes toward PSC. Exploratory factor analysis identified factors that explained portions of the variance in responses. Importantly, the measures derived from those factors predicted the likelihood of a student mentioning a negative experience/opinion regarding error reporting. Most students reported receiving explicit training in communication, but coursework in other areas, such as human factors and safety culture, was uncommon. Veterinary students generally reported high levels of agreement with the tenets of patient safety science, though some items demonstrated wide variation in responses, underscoring the need for more uniform incorporation of education in veterinary PSC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,372 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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