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Actitudes del personal sanitario en relación con la notificación de errores médicos: barreras y soluciones: una revisión de la literatura

Abstract

Aysun Ünal* y Seyda Seren

Introducción: La notificación de errores médicos ha sido reconocida como la piedra angular de las prácticas de seguridad del paciente; sin embargo, el personal de atención médica a menudo no informa los errores. Para aumentar la frecuencia de notificación de errores, es importante comprender tanto las actitudes de los trabajadores de la salud hacia la notificación, como lo que perciben como barreras. Objetivo: El objetivo de esta revisión de la literatura fue identificar las actitudes de notificación de errores médicos del personal de atención médica en todo el mundo, así como las barreras que encuentran y sus sugerencias para aumentar la notificación. Métodos: Se exploraron las bases de datos nacionales e internacionales para identificar los estudios realizados sobre actitudes y barreras de errores médicos. Se evaluaron un total de 28 estudios que cumplieron con los criterios. Resultados: De acuerdo con los estudios analizados, la barrera de notificación encontrada con mayor frecuencia fue el miedo a las acusaciones individuales y legales entre el personal de atención médica. El personal sugirió con mayor frecuencia utilizar sistemas de notificación anónimos, modificar la cultura de "acusación" y alentar la notificación oportuna para eliminar las barreras de notificación. Conclusión: Esta revisión proporciona información actualizada sobre las barreras de notificación de errores médicos, sugerencias de solución dirigidas a estas barreras y sugerencias del personal de atención médica para un sistema de notificación eficaz. Guiará a los proveedores de atención médica, empleados de unidades de gestión de calidad y riesgos, administradores e instituciones que intentan desarrollar un sistema de informes eficaz para lograr una atención de calidad al paciente.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado

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