Integrating equity into hospital incident reporting and patient concerns systems: study protocol for a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Preventable hospital patient harm events disproportionally affect certain patient populations. For some, harm extends beyond physical injury to include cultural, emotional or spiritual impacts. While these disparities are linked to socio-demographics (eg, race, education), they are driven by structural factors (eg, procedures and policies). Patient safety monitoring systems (eg, incident reporting, patient concerns) were not originally designed to identify equity-related harms and may inadvertently obscure or reinforce the injustices they should address. This study will examine how equity is currently considered within hospital incident reporting and patient concerns systems across Canada and will identify opportunities to strengthen these systems' responsiveness to inequities in patient safety. METHODS AND ANALYSIS: This 3-year exploratory sequential mixed-method study began in September 2024. Phase one involves qualitative interviews with patient safety and equity leads, patients/families/caregivers and leaders of innovative initiatives to explore current practices, gaps and innovations in how equity-related factors are identified and addressed within incident reporting and patient concerns systems. Findings will inform Phase 2, a modified Delphi process with patient safety and equity experts and persons with lived experience of equity-related harm events to refine and reach consensus on key equity-promoting features, considerations and recommendations for these systems. In Phase 3, consensus items will be used to develop a national cross-sectional survey assessing the extent to which equity is integrated into hospital incident reporting and patient concerns systems in Canada. A patient advisory committee will inform data collection, interpretation of findings and dissemination. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval has been received for Phase 1, with subsequent approvals to be sought for later phases. Dissemination plans include peer-reviewed publications, presentations at international conferences and knowledge exchange activities to inform patient engagement, the design of incident reporting and patient concerns systems and policy development.
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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 | 0,095 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,101 | 0,021 |
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 ».