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Enregistrement W4414908397 · doi:10.1093/intqhc/mzaf105

Sustaining perioperative patient safety improvement: the relevance of patient safety policies and contextual factors in European healthcare systems

2025· article· en· W4414908397 sur OpenAlexaff
Kaja Kristensen, Sophie Wang, Daniel Arnal Velasco, Kaja Põlluste, Adam Žaludek, Paulo Sousa, Carola Orrego, Oliver Groene

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Quality in Health Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésPatient safetyRelevance (law)PerioperativeHealthcare systemHealth careSustainability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Perioperative patient safety aims to minimize risk and reduce adverse events throughout the surgical journey. Despite investments in national and international initiatives, sustaining these efforts remains a challenge. Contextual factors such as national policies and legal requirements play a key role in ensuring long-term success. This qualitative study examines the national patient safety policies and frameworks in five European countries and investigates contextual factors to understand how these policies may affect the implementation and sustainability of perioperative patient safety initiatives. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with decision-makers from Ministries of Health, regulatory or accreditation bodies, professional medical or scientific societies, managerial hospital staff, and academic patient safety experts from Spain, the Netherlands, Portugal, Estonia, and the Czech Republic. A desktop search for relevant policy and regulatory frameworks around perioperative patient safety informed the development of the semi-structured interview guide. Generated data were coded using an a priori framework adapted from the updated Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) and a framework for assessing health systems' quality improvement and patient safety initiatives. Using content analysis, codes were thematically analysed to delineate and compare the perioperative patient safety landscapes of the five countries. RESULTS: In total, 28 high-level decision-makers were interviewed. Based on the insight from interviewees, a patient safety policy profile was generated for each of the five countries, capturing the key features of their frameworks and strategies. While all countries have developed policies to improve patient safety, the scope and structure of these frameworks vary widely. Some countries have established centralized systems with detailed national action plans and robust oversight mechanisms, whereas others rely on more fragmented approaches with responsibilities distributed across various organizations. Common challenges identified include the inconsistent integration of patient safety education into medical curricula and cultural barriers, such as a fear of blame that affects reporting practices. Interviewees provided several propositions how project-based patient safety initiatives could be embedded in national contexts. These propositions differed considerably between countries. CONCLUSION: This study highlights the diverse and evolving nature of patient safety policy landscapes across five European countries. The varying scope, structure, and implementation of patient safety frameworks emphasize the need for context-specific approaches to promote the sustainability of perioperative patient safety initiatives. As the field continues to advance, it is important to tailor approaches that aim to sustain patient safety initiatives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,407 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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