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Enregistrement W4412473578 · doi:10.1097/ncq.0000000000000894

Perceptions of Quality, Safety, and Harm in Oncology Nursing Practice

2025· article· en· W4412473578 sur OpenAlexaff
Chantelle Recsky, S Hague, Charlene Ronquillo, Sandra Lauck, Leah K. Lambert

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Care Quality · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensProvincial Health Services AuthorityUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmNursingQuality (philosophy)Patient safetyPerceptionMedicineMEDLINEOncology nursingQualitative researchPsychologyNurse educationHealth careSociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oncology care is complex, increasing the risk of patient harm. Nurses play a key role in identifying and addressing safety issues. Gaps in nurses' understanding of quality, safety, and harm may impede improvement efforts, particularly in safety reporting. PURPOSE: We examined oncology nurses' experiences with and perceptions of quality and safety in patient care, including their understanding of harm and how they use safety reporting systems in clinical practice. METHODS: We used interpretive description methodology and conducted semi-structured interviews with 28 nurses at an urban oncology center. RESULTS: Oncology nurses' accounts of quality, safety, and harm were nuanced and closely connected. Safety reporting systems present challenges and limitations in capturing nurses' concerns. CONCLUSION: Expanding harm definitions, streamlining reporting, and ensuring meaningful organizational responses are essential for fostering a culture of safety and quality improvement in oncology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,622
Écart entre enseignants0,455 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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