Use of health equity tools in patient safety incident analyses: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study is to investigate the use and effectiveness of equity tools in current practices of patient safety incident analyses via a scoping review of the literature. DESIGN: Scoping review of the literature using the two main search term concepts "health equity" AND "safety review". The PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) checklist was used to report in this paper. DATA SOURCES: Databases including but not limited to MEDLINE, Embase and PubMed were searched from inception to 16 January 2023. ELIGIBILITY CRITERIA: Studies that included an equity tool in patient safety reviews were included. There were no restrictions on language or setting for included studies. Review articles were excluded. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two independent reviewers used standardised methods to search and screen included articles. Data from included studies was extracted and compiled. RESULTS: Five studies out of 5026 screened studies were included in the final analysis, 4 were conducted in the USA and 1 in Norway. While all studies identified equity domains to guide their approach to the provision of more equitable care, only three proposed change ideas and one implemented their framework to evaluate the role of social determinants and bias in adverse events. Communication was the most common theme found across four of the five studies. Access to healthcare services and bias were included as equity domains in two of the five studies. Implicit bias training was one of the identified change ideas. Other change ideas included improving access and communication, for example, through increasing the use and availability of interpreter services. One of the studies piloted the implementation of their equity checklist and found adverse event causes rooted in equity in 50% of the cases. CONCLUSIONS: This scoping review demonstrates that there is a gap in current patient safety incident analyses, specifically lacking the consideration of equity domains. The development of a comprehensive health equity tool is necessary to promote equitable and safe care.
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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 | 0,254 | 0,487 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».