From Reporting to Improving: How Root Cause Analysis in Teams Shape Patient Safety Culture
Notice bibliographique
Résumé
Christos Tsamasiotis,1 Gaelle Fiard,2 Pierre Bouzat,3 Patrice François,1 Guillaume Fond,4 Laurent Boyer,4 Bastien Boussat1,5 1Department of Clinical Epidemiology, Grenoble-Alps University Hospital; Laboratory TIMC-IMAG, UMR 5525 Joint Research Unit, National Center for Scientific Research, Faculty of Medicine, Grenoble Alps University, Grenoble, France; 2Department of Urology, Grenoble Alpes University Hospital, CNRS, Grenoble INP, TIMC, Université Grenoble Alpes, Grenoble, France; 3Department of Anaesthesia and Intensive Care, Centre Hospitalier Universitaire Grenoble, University Grenoble Alpes; INSERM U1216, Grenoble Institut Neurosciences, Grenoble, France; 4AP-HM, Aix-Marseille University, School of Medicine - La Timone Medical Campus, UR3279: Health Service Research and Quality of Life Center (CEReSS), Marseille, France; 5O’Brien Institute for Public Health, University of Calgary, Calgary, Alberta, CanadaCorrespondence: Bastien Boussat, Service d’épidémiologie et évaluation médicale, CHU Grenoble-Alpes, Boulevard de la Chantourne, La Tronche, 38700, France, Tel +33 4 76 76 69 96, Email bboussat@chu-grenoble.frBackground: Given the increasing focus on patient safety in healthcare systems worldwide, understanding the impact of Continuous Quality Improvement Programs (QIPs) is crucial. QIPs, including Morbidity and Mortality Conferences (MMCs) and Experience Feedback Committees (EFCs), have been identified as effective strategies for enhancing patient safety culture. These programs engage healthcare professionals in the identification and analysis of adverse events to foster a culture of safety (ie the product of individual and group value, attitudes, and perceptions about quality and safety). This study aimed to determine whether patient safety culture differed regarding care provider participation in MMCs and EFCs activities.Methods: A cross-sectional web-only survey was conducted in 2022 using the Hospital Survey on Patient Safety Culture (HSOPS) among 4780 employees at an 1836-bed, university-affiliated hospital in France. We quantified the mean differences in the 12 HSOPS dimension scores according to MMCs and EFCs participation, using Cohen d effect size. We performed a multivariate analysis of variance to examine differences in dimension scores after adjusting for background characteristics.Results: Of 4780 eligible employees, 1457 (30.5%) participated in the study. Among the respondents, 571 (39.2%) participated in MMCs or EFCs activities. Participants engaged in MMCs or EFCs reported significantly higher scores in six out of twelve HSOPS dimensions, particularly in “Nonpunitive response to error”, “Feedback and communication about error”, and “Organizational learning” (Overall effect size = 0.14, 95% confidence interval = 0.11 to 0.17, P< 0.001). Notably, involvement in both MMCs and EFCs was associated with higher improvements in patient safety culture compared to non-participation or singular involvement in either program. However, certain dimensions such as “Staffing”, “Hospital management support”, and “Hospital handoffs and transition” showed no significant association with MMCs or EFCs participation, highlighting broader systemic challenges.Conclusion: The study confirms the positive association between participation in MMCs or EFCs and an enhanced culture of patient safety, emphasizing the importance of such programs in fostering an environment conducive to learning, communication, and nonpunitive responses to errors. While MMCs or EFCs are effective in promoting certain aspects of patient safety culture, addressing broader systemic challenges remains crucial for comprehensive improvements in patient safety.Keywords: patient safety culture, quality improvement programs, morbidity and mortality conferences, experience feedback committees
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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 | 0,153 | 0,510 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,023 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».