Association between hospital accreditation and healthcare providers’ perceptions of patient safety culture: a longitudinal study in a healthcare network in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Enhancing security and dependability of health systems necessitates resource allocation, a well-defined infrastructure, and a steadfast commitment to ensuring its safety and stability over time. This study aimed to assess changes in patient safety culture over time (2014-2022) within a network of private hospitals in Brazil and to examine its association with the hospital accreditation process. The study utilized the Hospital Survey on Patient Safety Culture (HSOPSC) to measure healthcare professionals' perceptions of patient safety culture. METHODS: The HSOPSC questionnaire was distributed to 71 hospitals between 2014 and 2022 with 259,268 responders. Hospitals were classified as accredited (AH) or non-accredited (NAH). A linear mixed-effects regression model was used to analyze the trend of dimension scores over time, accounting for both fixed and random effects to accommodate within-hospital correlations and variations across time points. RESULTS: Out of 12 dimensions analysed, 11 significantly improved, and one ("frequency of reported events") remained unchanged over time (p = 0.84). Two dimensions had < 50% positive responses: "communication openness" (47.13% [38.19-58.73]) and "nonpunitive response to errors" (41.24% [34.13-51.98]). Safety culture improved among AH across all, but "frequency of reported events" (p = 0.12), dimensions. Among NAH, "frequency of reported events" decreased over time (p = 0.008) while other dimensions remained unchanged. CONCLUSION: Our results suggest an improvement in patient safety culture within this network of private hospitals in Brazil from 2014 to 2022. While accreditation appears to be associated with fostering a culture of safety over time, our study does not establish a causal relationship. Additionally, non-accredited hospitals tended to report fewer adverse events, which may indicate underreporting and missed opportunities for healthcare system improvement through adverse event analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,027 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».