Factors influencing the reporting of medication errors and near misses among nurses: A systematic mixed methods review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study aimed to systematically review empirical evidence on factors influencing nurses to report medication errors and near misses. BACKGROUND: There is underreporting of medication errors among nurses, in particular among novice and beginner nurses. To improve quality of care, factors influencing the reporting of medication errors and near misses should be documented. METHOD: A systematic mixed methods review was conducted. CINAHL, Cochrane Collaboration, Embase, Medline, PsycINFO and Web of Science databases were explored and analysed from December 1990 to December 2023. Two reviewers independently selected and extracted data using a standardized data extraction grid. Data were analysed using thematic analysis based on the adapted theory of planned behaviour. RESULTS: Forty-two studies met the eligibility criteria. Principal factors influencing the reporting of medication errors and near misses among nurses were associated with perceived behavioural control, subjective norm and attitude. Few studies examined factors influencing reporting medication errors and near misses among novice and beginner nurses, and sociodemographic and professional factors. CONCLUSION: To understand factors influencing reporting of medication errors and near misses, further studies should be conducted to investigate sociodemographic and professional factors.
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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 | 0,015 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle