Transforming safety culture in neonatal intensive care teams
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare organisations face widespread challenges in optimising their safety culture, especially amid conflicting stakeholder needs, staffing shortages and increasing acuity of patients. McMaster University Children's Hospital Neonatal Intensive Care Unit developed a safety culture programme that prioritises the needs of patients, hospital staff and learners altogether. METHODS: The safety culture programme and activities revolve around six primary drivers: psychological safety, provider well-being, equity, diversity and inclusion, teamwork and communication, organisational learning and leadership. We describe how these drivers influence safety culture, the ongoing activities being implemented, stakeholder feedback and contextual factors. We evaluated the maturity of our safety culture using the Manchester Patient Safety Framework (MaPSaF) questionnaire. RESULTS: MaPSaF assessments were conducted three times over 4 years. Most domains of safety culture in MaPSaF maintained their position despite COVID-19 while some indicators declined or have been maintained. CONCLUSIONS: We provide a framework for implementing a safety culture programme that addresses the needs of diverse stakeholders. Transformation of the safety culture takes time and the failure to improve the patient safety measures over the period may be attributed to rapidly increasing workload and worsening patient acuity. These challenges underscore the imperative of balancing transactional and transformational projects to preserve a safety culture.
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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 | 0,035 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».