Examining Patient Safety Events Using the Behaviour Change Wheel: A Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Precursor-level safety events (PSEs) pose greater patient risk than no-harm events but are not as severe as serious safety events. Despite their potential for harm, the underlying determinants associated with PSEs are poorly understood. This study aimed to use a behavior change framework to understand the underlying determinants of PSEs and whether associated action items aligned with the behavior. METHODS: This cross-sectional study took place in a maternal/pediatric hospital. A total of 58 prerecorded PSEs were analyzed using the Behaviour Change Wheel (BCW); a behavioral framework that identifies sources of behavior and proposes intervention types that address said behavior. Researchers and clinicians independently coded each PSE's underlying determinant and action items using the relevant components of the BCW. The types and frequency of underlying behavioral determinants and intervention types for each PSE were documented. A matrix, based on the BCW, reflected how often the underlying behavior aligned with the corresponding action item. RESULTS: Of the 58 PSEs, six behavioral determinants and seven intervention types were identified. Environmental context/resources was the behavioral determinant coded most often (25.4%); education was the most common intervention type (45.8%). Several underlying determinants (24.6%) and action items (8.3%) received no code due to limited information. Based on the BCW matrix, 34.2% of behavioral determinants were addressed with interventions that would target the underlying behavior, while 37.8% did not align, and 28.1% could not be coded due to missing behavioral information. CONCLUSION: This study identified poor alignment between types of interventions and underlying determinants in more than one third of analyzed PSEs. This included using educational interventions in about 50% of events, despite this type of intervention being ineffective for most of the coded behaviors. Further, alignment of many safety events could not be determined due to limited reported information. This highlights a need to design more systematic, behavior-informed approaches to reporting PSEs and identifying interventions to effectively change behavior.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».