人为因素分析和医疗错误分类系统 (HFACS-MES) 的新框架 - - 德尔菲研究和因果关系分析
Mahdi Jalali1, Ehsanollah Habibi2, Nima Khakzad3
1Department of Occupational Health Engineering, Student Research Committee, School of Public Health, Isfahan University of Medical Sciences, Isfahan, Iran.
一个新的框架,医疗错误的人类因素分析和分类系统 (HFACS-ME),通过分析医疗错误的人类和组织因素来提高患者的安全. 该模型确定了预防医疗保健系统不良事件的关键因果途径.
科学领域:
- 医疗保健系统分析 医疗保健系统分析
- 患者安全研究 患者安全研究
- 人类因素工程 人类因素工程
背景情况:
- 医学不良事件 (MAE) 在医疗保健系统 (HCS) 中构成了全球性挑战.
- 人类和组织因素 (HOF) 是MAE的主要驱动因素,但分析方法有限.
- 现有的框架不足以解决医疗错误 (ME) 的复杂因果关系.
研究的目的:
- 引入一个新的,适用的框架来分析MAE的因果关系.
- 调整原来的人类因素分析和分类系统 (HFACS) 用于医疗错误分析.
- 提高对导致患者损害的HOFs的识别和理解.
主要方法:
- 采用了一种描述性-分析性研究设计.
- 与ME相关的HOF通过全面的文献审查来确定.
- 一项德尔菲研究被用来开发新的HFACS-ME框架,随后通过分析180个MAE进行验证.
主要成果:
- 该HFACS-ME框架包括5个因果级别和25个因果类别,包括新增的"组织外问题"",变化管理"",患者安全文化"",患者相关因素"和"情境违规"等.
- "组织外问题"层次与较低的因果层次 (Φc≤0.41,p≤0.038) 显示了统计学上显著的关系.
- 新添加的类别显著影响了较低水平的因素和ME因果关系 (Φc>0.2,p<0.05).
结论:
- 开发的HFACS-ME框架为剖析MAE原因和途径提供了有价值的工具.
- 这一框架有助于对影响HCS患者安全的人为因素进行全面分析.
- 改进后的模型为医疗错误的多层次因果关系提供了更好的洞察力.
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