确保患者安全和医疗质量至关重要,应成为医疗保健实践中每个人关注的重点。本课程向医疗从业人员和其他人员介绍在微观和宏观层面领导患者安全和质量改进计划所需的知识和技能。学员将探索医疗质量的基础以及患者安全和质量改进的科学依据,设计和选择有效的医疗措施,使用人为因素分析等工具分析患者安全问题和流程,应用系统方法(包括计划-执行-研究-行动 (PDSA) 模型)应对质量改进挑战,并学习领导变革文化的策略。课程从全球视角看待患者安全和质量,将学员与世界卫生组织(WHO)、美国医疗保健研究与质量机构(AHRQ)、联合委员会和其他国际组织的研究和资源联系起来。课程亮点包括个人故事、从其他行业吸取的经验教训以及对美国国家质量保证委员会(NCQA)主席和其他质量运动领导者的采访。 Pawlson, g. & Johnson, J. (2021)。推进医疗质量: 保护患者,改善生活》。关于乔治华盛顿大学护理学院 乔治华盛顿大学护理学院被《美国新闻与世界报道》评为最优秀的护理学院之一,该学院培养并激励护士提供高质量、富有同情心、以人为本的医疗保健服务。该学院培养积极参与健康促进、患者权益维护和医疗保健创新的领导者,并培养追求质量和推动专业发展的优秀护士教育者。护理学院致力于改善地方、国家和全球人民及社区的健康和福祉。学校重视终身学习,学生在改变世界的同时,也推动了护理实践、领导力和教育的发展。

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该课程共有5个模块
欢迎来到模块 1!在本模块中,您将了解美国和全球医疗质量与安全的现状,以及安全、高质量医疗的基本特征和预期结果。我们还将讨论质量改进的核心要素,以及评估医疗安全和质量所需的数据。最后,我们还将探讨从其他行业和学科中汲取的可应用于医疗保健改进工作的经验教训。我们期待着开始!
涵盖的内容
5个视频2篇阅读材料1个作业3个讨论话题
欢迎来到模块 2!本周,我们将探讨患者安全对医疗保健的重要性以及患者安全的基础科学。您将学习到系统工程的模型以及预测和解决医疗差错的流程。您还将了解公正文化对预防医疗差错的重要性。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料1个作业2个讨论话题
欢迎来到第 3 单元!本周我们将深入探讨措施和测量。您将学习应用基本的多恩比德框架,从结构、过程和结果三个方面来衡量医疗质量。我们将讨论有用(好的)医疗保健衡量标准的关键属性,以及有效性和可靠性的核心概念。您还将了解在特定医疗环境或情况下选择和应用一种或多种测量方法时需要考虑的最关键因素,以及测量过程中必须具备的关键特征,以便提供能够有效和有用反映医疗质量的信息。
涵盖的内容
6个视频2篇阅读材料1个作业2个讨论话题
欢迎来到模块 4!本周您将学习如何识别质量改进机会,并应用 PDSA 循环来解决这些问题。我们还将讨论以团队为基础的质量改进方法的重要性和益处,以及医疗信息技术 (HIT) 和其他创新技术在提高医疗质量方面的价值。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料1个作业1次同伴评审2个讨论话题
欢迎来到模块 5!本周我们将探讨领导力在支持和促进医疗机构各级质量与安全方面的重要性。我们将讨论促进医疗质量文化的策略,并研究不同的组织变革模式,您可以在领导自己的质量和安全计划时加以应用。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料1个作业2个讨论话题
位教师


人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
学生评论
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已于 Dec 15, 2019审阅
how to be an effective leader was quite important for me. the questions really fit to me as i have joined a new job as quality manager and have found myself struggling to create safety culture.
已于 Jul 31, 2017审阅
This course give me insight of how to handle hospital quality assurance better in order to improve the hospital performance both from top-down and bottom-up way of management.
已于 Jun 26, 2021审阅
Extremely educational and beneficial. However, it would be great if some of our questions are actually attended to, gives ones a higher sense of learning. Great work all the same
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。



