Avaliação da cultura de segurança do paciente em rede de diagnóstico brasileiro: análise das dimensões, comunicação e aprendizado organizacional
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A pesquisa sobre a cultura de segurança do paciente é uma ferramenta essencial para avaliar as crenças, valores e comportamentos relacionados à segurança do paciente em diferentes níveis de uma organização de saúde. Objetivo: Identificar áreas de fortalecimento e oportunidades de melhoria, visando promover um ambiente seguro para os pacientes. A pesquisa foi realizada por um grande serviço de diagnóstico brasileiro, utilizando como ferramenta o questionário Medical Office Survey on Patient Safety Culture (Pesquisa em Consultórios Médicos sobre Cultura de Segurança do Paciente), desenvolvido pela Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ, Agência de Pesquisa e Qualidade em Saúde). As dimensões avaliadas foram: trabalho em equipe, comunicação aberta, aprendizado organizacional e apoio da gestão, que influenciam diretamente a qualidade do cuidado prestado. Método: A segunda edição da pesquisa foi conduzida em várias etapas, que incluíram a preparação, divulgação, coleta de dados, análise e comunicação dos resultados. O período de coleta ocorreu entre outubro e novembro de 2024, com foco na participação de 21.153 profissionais elegíveis. Foram recebidas 3.949 respostas, das quais 3.537 foram consideradas elegíveis, o que equivale a uma taxa de retorno de 17%. Considerando a comparação com a literatura e com a primeira edição da pesquisa realizada em 2022, o percentual esperado para tornar o resultado representativo seria a participação mínima de 10% do público elegível. Resultados: A pesquisa evidenciou uma percepção positiva da cultura de segurança por 63% dos respondentes. Destacaram-se as dimensões de aprendizado organizacional (78%) e trabalho em equipe entre as unidades (75%). Persistiram as fragilidades em relação à resposta não punitiva aos erros (30%) e à adequação de pessoal (41%). Apenas 48% dos respondentes notificaram incidentes. Em comparação com 2022, observou-se estabilidade, com queda no trabalho em equipe intraunidades. Conclusão: Reforça-se a necessidade de estratégias estruturadas para o fortalecimento contínuo da cultura de segurança.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".