Systems Safety: Identifying Facilitators, Barriers, and Failure Modes to Quality Patient Care on a Postnatal Unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The postpartum period is critical for safeguarding the health and well-being of birthing parents. After delivery, birthing parents will spend an average of 24 to 48 hours in the hospital during the postnatal stay where health care workers (HCWs) monitor them, identify treatment needs, assist with breastfeeding, conduct depression assessments, and provide education. Identifying clinical system factors hindering the provision of high-quality care is critical to improving care and addressing the challenges faced by HCWs and birthing parents during inpatient postpartum care. Thus, this study was to identify barriers and facilitators that impact HCWs' work and care delivery within the postnatal unit. METHODS: The study involved a secondary analysis of observational data collected in a postnatal unit of a large, academic hospital in the United States. Barriers and facilitators were identified and coded using the System Engineering and Initiative for Patient Safety 2.0 model and the Healthcare Performance Improvement Taxonomies of Individual and System Failure Modes. RESULTS: A total of 87 barriers and 18 facilitators were identified. Common barriers included challenges with communication between HCWs, insufficient and unclear patient education, space constraints, and insufficient tools and technology. Facilitators included informed consent with patients and accessible educational tools that support HCWs in the provision of care. CONCLUSIONS: The findings from this research can inform the design and improvement of postnatal units to improve patient safety and support HCWs in providing high-quality, responsive, and patient-centered care.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».