Factors Influencing the Reporting of Notifiable Conduct in Health Professionals in Australia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Notification of misconduct is a requirement by the Australian Health Practitioner Regulatory Agency. The study focuses on examining the factors that influence the intention to report misconduct by applying the Theory of planned behavior model. Method: The quantitative online survey study using vignettes and questionnaires examined one hundred and seventy-two regulated health professionals on factors that may impact the willingness to report on notifiable conduct. Results: The findings indicate that clinicians were more inclined to report on sexual misconduct and alcohol misuse conduct, however, they did not report on clinicians’ competencies. Perceived behavior control, descriptive norms, and subjective norms predicted intention to report notifiable conduct, while attitude was not a predictor. Clinicians with a higher reporting intention were more likely to engage in actual reporting behavior. The behavioral pattern of reporting notifiable conduct did not differ among the three health professional groups. Conclusion: The findings identify important factors that assist clinicians in their decision-making when reporting observed misconduct. Awareness of these factors reduces health care related misconduct. That is, organizations are encouraged to develop specific programs that facilitate clinicians’ decision making by educating and refreshing their knowledge of the factors impacting their intention to report misconducts.
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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 | 0,070 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».