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Attitudes du personnel soignant en matière de signalement des erreurs médicales, obstacles et solutions : une revue de la littérature

Abstract

Aysun Ünal* et Seyda Seren

Introduction : La déclaration des erreurs médicales est reconnue comme la pierre angulaire des pratiques de sécurité des patients ; cependant, le personnel de santé ne signale souvent pas les erreurs. Afin d'augmenter la fréquence de déclaration des erreurs, il est important de comprendre à la fois les attitudes des professionnels de santé à l'égard de la déclaration, ainsi que ce qu'ils perçoivent comme des obstacles. Objectif : L'objectif de cette revue de la littérature était d'identifier les attitudes du personnel de santé à l'égard de la déclaration des erreurs médicales, ainsi que les obstacles qu'ils rencontrent et leurs suggestions pour augmenter la déclaration. Méthodes : Les bases de données nationales et internationales ont été analysées pour identifier les études réalisées sur les attitudes et les obstacles à l'égard des erreurs médicales. Au total, 28 études correspondant aux critères ont été évaluées. Résultats : Selon les études analysées, l'obstacle à la déclaration le plus fréquemment rencontré était la peur des accusations individuelles et juridiques parmi le personnel de santé. Le personnel a le plus souvent suggéré d'utiliser des systèmes de déclaration anonyme, de modifier la culture de « l'accusation » et d'encourager la déclaration rapide afin d'éliminer les obstacles à la déclaration. Conclusion : Cette revue fournit des informations à jour sur les obstacles à la déclaration des erreurs médicales, des suggestions de solutions dirigées vers ces obstacles et des suggestions du personnel de santé pour un système de déclaration efficace. Il guidera les prestataires de soins de santé, les employés des unités de gestion de la qualité et des risques, les administrateurs et les institutions qui tentent de développer un système de reporting efficace pour des soins de qualité aux patients.

Avertissement: Ce résumé a été traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle et n'a pas encore été examiné ni vérifié

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