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Qual Improv Health Care > Volume 30(2); 2024 > Article
국내 의료 서비스 내 환자안전사고 연구 현황: 주제범위 문헌고찰

Review

Qual Improv Health Care 2024; 30(2): 119-146.

Published online: December 31, 2024

DOI: https://doi.org/10.14371/QIH.2024.30.2.119

국내 의료 서비스 내 환자안전사고 연구 현황: 주제범위 문헌고찰

최정인1, 이하나1, 우경미2, 3

1서울대학교 간호대학

2서울대학교 간호대학

3서울대학교 간호과학연구소

Exploring the Landscape of Patient Safety Incident Research in South Korean Healthcare Services: A Scoping Review

Jeongin Choe1, Hana Lee1, Kyungmi Woo2, 3

1Graduate Student, College of Nursing, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea

2Associate Professor, College of Nursing, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea

3Research Institute of Nursing Science, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea

Correspondence: Kyungmi Woo College of Nursing, Seoul National University, 103 Daehak-ro, Jongno-gu, Seoul, Republic of Korea, 03080 Tel: +82-2-740-8828 Fax: +82-2-766-1852 E-mail: woo2020@snu.ac.kr

Received August 24, 2024       Revised October 31, 2024       Accepted December 2, 2024

© The Author 2024. Published by Korean Society for Quality in Health Care; all rights reserved

This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

Purpose

This study aimed to enhance understanding of patient safety incidents in South Korean medical services through a scoping review. Its objectives were to explore research trends and determine these incidents' types, frequencies, severities, and related factors.

Methods

A scoping review was conducted per the Joanna Briggs Institute guidelines. A literature search was performed across seven databases, including peer-reviewed quantitative research articles in English or Korean, with no date restrictions. We extracted data encompassing study design, objectives, settings, participants, data collection methods, theoretical frameworks, and patient safety incident characteristics such as type, frequency, severity, and related factors. The Systems Engineering Initiative for Patient Safety model was applied to categorize factors associated with patient safety incidents.

Results

Of 4,530 articles identified, we included 45 studies. The majority (82.2%) were published after 2016, aligning with enforcing the Patient Safety Act. Most studies employed retrospective designs (95.6%), predominantly cross-sectional and case-control approaches. The most frequently examined were falls (66.7%) and medication-related incidents (35.5%). The severity of incidents varied significantly, with near misses ranging from 22.8% to 88.3% and adverse events from 26.1% to 60.2%. Factors associated with incidents were primarily patient-related and care process-related.

Conclusion

Research on patient safety incidents in South Korea has increased significantly since the implementation of the Patient Safety Act. Future studies should adopt diverse methodologies to explore a broader range of patient safety incidents and contributing factors, employing standardized approaches to improve comparability across studies. Such efforts will support enhancing patient safety strategies and outcomes.

Key words: Patient safety ㆍ Risk management ㆍ Medical errors ㆍ Health services ㆍ Quality of health care

Ⅰ. 서론

1. 연구의 필요성

환자안전사고는 환자에게 보건의료서비스를 제공하는 과정에서 위해가 발생하거나 발생할 우려가 있는 사고를 의미하며, 이는 국내 환자안전법에 명시되어 있다[1]. 환자안전은 전 세계적으로 중요한 공중보건 문제로 인식되고 있으며 많은 국가에서 의료 서비스의 여러 영역에서 환자안전사고의 현황을 파악하고 이를 개선하기 위한 노력을 지속하고 있다[2,3].
Bates 등[3]의 연구에 따르면 입원 환자 4명 중 1명에게 적어도 한번의 환자안전사고가 발생하며, 이 중 4분의 1은 예방 가능한 환자안전사고라고 보고하고 있다. 2021년 국내에서는 환자안전사고로 인한 추정 사망이 약 38,201건으로, 같은 해 교통사고 사망의 약 12배 이상에 달한다[4]. 그러나 이는 추정치로 실제 문서화된 의무기록에서 확인 가능한 오류와 입원 환자의 사망만을 포함하는 등 여러 요인으로 인해 실제 사망률이 공식 통계에 충분히 반영되지 않았다는 점을 고려해야 한다[5].
의료기관 내에서 발생하는 위해사고의 절반 정도는 예방할 수 있는 것으로 알려져 있는데, 환자안전을 향상시키기 위한 핵심요소 중 하나는 환자안전사고로부터 학습하고, 재발을 방지하기 위해 환자안전사고를 공개적으로 보고하는 시스템적 접근방식을 채택하는 것이다[6]. 의료 서비스 내에서 발생하는 환자안전사고에 대한 데이터 수집을 통해 얻은 정보를 바탕으로 개선 방안을 찾고, 이를 실제 의료서비스에 적용해야 한다[3]. 미국, 호주, 영국과 같은 국가에서 환자안전보고 시스템을 구축하였고, 한국에서도 환자안전에 대한 법적 기반을 마련하기 위해 2015년 1월 환자안전법을 제정하고, ‘환자안전보고학습시스템(Korea patient safety reporting & learning system, KOPS)’을 도입하여 환자안전사고 데이터의 체계적인 수집을 하고 있으며, 2021년 1월 환자가 사망하거나 심각한 신체적, 정신적 손상이 발생한 환자안전사고의 경우, 지체없이 보고가 필요한 중대한 환자안전사고 의무보고 제도를 시행하여 개선노력을 지속하고 있다[1,6,7]. 그러나 중대한 환자안전사고의 경우, 의무보고 대상기관이 200병상 이상 병원급 의료기관이나 100병상 이상의 종합병원이며, 그 외 환자안전 사고 보고는 자율 보고를 기반으로 하고 있어, 실제로 보고되지 않은 환자안전사고가 존재하여 전체 환자안전사고 현황을 정확히 반영하지 못하는 한계가 있다[1].
국내에서 현재까지 환자안전이나 환자안전 교육에 대한 체계적 문헌고찰이 일부 이루어졌으나 국내 의료서비스 내 환자안전사고와 관련된 연구를 통합적으로 분석한 체계적 또는 주제범위 문헌고찰이 부족한 실정이다[8-10]. 또한 국가별로 의료 시스템의 구조와 운영 방식에 차이가 있기 때문에 국내 의료 서비스에서 발생한 환자안전사고를 더 잘 이해하기 위하여 심층적인 분석이 필요한 시점이다.

2. 연구 목적

이 연구는 주제범위 문헌고찰을 통해 국내 의료 서비스 내에서 발생한 환자안전사고 관련 연구 동향을 살펴보고, 환자안전사고의 종류, 빈도, 위해 정도 및 관련 요인을 조사함으로써 국내 환자안전사고에 대해 포괄적으로 파악하고자 하였고, 구체적인 목표는 다음과 같다.
첫째, 국내 의료 서비스 내에서 발생한 환자안전사고 관련 연구 동향을 탐색한다.
둘째, 국내 환자안전사고의 종류, 빈도, 위해 정도 및 관련 요인을 기술한다.

Ⅱ. 연구방법

1. 연구 설계

주제범위 문헌고찰(Scoping review)은 관련 문헌에 대한 포괄적인 고찰이 수행되지 않았거나, 관련 문헌이 너무 크고 복잡하거나 이질적이어서 표준적인 체계적 문헌고찰을 수행하기 어려울 때 특히 유용하다[11]. 이 연구는 주제범위 문헌고찰을 위한 Joanna Briggs Institute (JBI)의 가이드라인에 따라 실시하였으며, Open Science Framework (OSF)에 2024년 4월 13일 프로토콜을 등록한 후 연구를 진행하였다(DOI: https://doi.org/10.17605/OSF.IO/K4CY6) [12].
연구 보고의 질을 높이기 위해 Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR)를 참고하였다[13].

2. 연구 절차

1) 연구 질문 설정

주제범위 문헌고찰에서 질문의 명확성은 문헌 검색의 효율성을 증가시키며, 주제범위 문헌고찰에 명확한 구조를 제공하는데 주요 질문은 대상(Population), 개념(Concept), 맥락(Context) 요소를 포함해야 한다[12]. 따라서 이 연구는 주제범위 문헌고찰을 위해 대상, 개념, 맥락을 의료 서비스 이용자, 환자안전사고, 국내 의료 서비스로 구체화하여 연구 질문을 다음과 같이 설정하였다(Figure 1).
“국내 의료 서비스 내에서 발생한 환자안전사고 관련 연구 동향은 어떠한가? 국내 의료 서비스 내에서 발생한 환자안전사고의 종류, 빈도, 위해 정도는 어떠한가? 환자안전사고 발생과 관련된 요인은 무엇인가?”

2) 관련 연구 검색

국내 의료 서비스 이용 중 발생하는 환자안전사고에 대한 연구에 관한 주제범위 문헌고찰을 수행하기 위해 PubMed, Cumulative Index of Nursing and Allied Health (CINAHL), PsycINFO, 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service, RISS), 한국학술정보(Korean studies Information Service System, KISS), 누리미디어(DataBase Periodical Information Academic, DBPia), 한국간호학논문데이터베이스(Korean Nursing Database, KNBASE)의 전자 데이터베이스에서 검색을 실시하였다.
검색을 시작하기 전, 도서관 사서의 조언을 구하여 MeSH 용어와 주요 키워드를 사용한 검색 전략을 정립하고 검토하였다. 검색 전략은 각 데이터베이스에 맞게 조정되었으며, 적절한 키워드와 색인 용어를 포함하였다. 검색일인 2024년 4월 15일까지 영어 혹은 한국어로 작성된 양적 연구 논문을 포함하였으며, 출판 날짜에 대한 제한을 두지 않았다. 일반적인 검색 용어 외에도 2022년 환자안전통계연보에 보고된 상위 다섯 가지 유형(약물, 낙상, 상해, 검사, 처치/시술)의 환자안전사고를 포함하였다[14]. 이러한 유형들을 검색 용어로 포함하여 주요하게 발생하는 환자안전사고 유형을 포괄적으로 검토하였다. 부록 1에는 선택된 각 데이터베이스에서 개발된 검색 전략을 제시하였다.

3) 문헌 선정

이 연구에는 국내 의료 서비스에서 발생하는 환자안전사고를 객관적이고 정량화된 데이터를 기반으로 분석한 양적 연구만을 포함하였으며, 동료 평가 저널에 게재된 영어 또는 한국어로 작성된 논문을 포함하였다. 출판되지 않은 연구 및 회색 문헌, 동료 평가 과정을 거치지 않은 논문은 고려 대상에서 제외하였다.
검색된 모든 논문은 Endnote version 21 프로그램을 사용하여 통합하였으며, 중복된 논문을 제거하였다. 일차적으로 두 명의 연구자가 독립적으로 제목과 초록을 검토하여 관련성 있는 문헌을 선별하고, 그 후 문헌 선정 기준에 따라 전문을 검토하였다. 포함 기준을 충족하지 않는 논문의 경우 제외 이유를 기재하였으며, 검토자 간의 의견의 불일치가 발생한 경우, 논의를 통해 해결하였다. 검색 및 선택 절차는 문서화하였으며, 결과는 PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) Flow diagram (Figure 2)에 제시하였다.

4) 자료 추출

두 명의 독립된 연구자가 개발한 데이터 추출 도구를 사용하여 검토에 포함된 연구로부터 데이터를 추출하였다. 초기 데이터 추출 도구는 연구 질문과 관련된 저자/년도, 연구 설계, 연구 목적, 연구 장소, 연구 대상자와 수, 데이터 수집 방법, 이론적/개념적 틀, 환자안전사고 유형과 빈도, 위해 정도, 관련 요인, 주요 결과를 포함하였다. 환자안전사고 관련 요인은 Carayon 등[15]의 Systems Engineering Initiative for Patient Safety (SEIPS) model에 따라 분류하였다. SEIPS model은 의료 서비스 환경에서 환자 안전을 위한 체계적 접근 방식을 제공하는데, 작업 시스템, 과정, 결과라는 세 가지 주요 구성 요소를 포함하고, 각 요소는 상호 연결되어 있다. 작업 시스템은 사람, 기술 및 도구, 작업, 조직, 환경으로 이루어져 있으며, 과정은 케어 프로세스와 이를 지원하는 다른 절차를 포함하며, 결과는 환자 안전, 의료 질과 같은 환자 결과, 직원 만족도, 조직 상태 등 직원 및 조직 결과로 나타나며, 작업 시스템과 과정에 의해 영향을 받는다[15].
주요 결과의 경우, 환자안전사고 유형과 빈도, 환자안전사고 위해 정도, 관련 요인에 대한 내용과 중복되므로 제외하였다.

5) 결과 분석

이 연구 결과는 설정된 연구 질문에 따라 추출된 데이터를 요약한 표와 함께 환자안전사고 관련 연구 동향, 환자안전사고 유형, 빈도, 위해 정도 및 환자안전사고 관련 요인에 초점을 맞춘 서술적 분석을 제시하였다.

Ⅲ. 연구결과

4,530건의 논문 중 한국 의료 서비스 내에서 발생한 환자안전사고 연구에 초점을 맞춘 45건의 연구가 선정되었다(부록 2, 3).

1. 환자안전사고 연구의 일반적 특성 및 연구 동향

한국 의료 서비스 내에서 발생한 환자안전사고 관련 연구의 일반적 특성은 Table 1에 제시하였다. 연도별 출판건수는 2010년까지 1건, 2011-2015년까지 7건, 2016-2020년 13건, 2021-2023년 24건으로 2016년 이후에 출판된 문헌이 82.2%로 대부분을 차지하였다(Figure 3). 대부분의 연구(95.6%)가 후향적 연구였으며, 그 중에서도 횡단면 연구가 28건(62.2%), 사례 대조 연구 12건(26.7%), 코호트 연구 3건(6.7%)으로 나타났다.
다중 기관에서 이루어진 연구는 53.3%였으며, 단일 기관에서 시행된 연구는 46.7%로 확인되었다. 연구 대상자의 수는 최소 80건부터 최대 875,622건까지 분포하였으며, 평균 30,856.56건으로 나타났다. 환자안전사고 관련 데이터의 수집방법은 모든 연구에서 이미 존재하는 2차 자료를 활용하여 분석이 이루어졌음을 확인하였다. 이론적/개념적 틀을 사용한 연구는 3건(6.7%)이었으며, 명시적으로 사용하지 않은 연구는 42건(93.3%)이었다.

2. 환자안전사고 유형, 빈도

총 45건의 문헌을 분석한 결과, 환자안전사고의 유형과 빈도는 다양하게 나타났다. 특히 낙상과 약물 관련 사고가 주로 연구되었으며, 각 사고 유형별 빈도는 연구마다 큰 차이를 보였다(Table 2).
낙상 관련 환자안전사고를 조사한 연구는 총 30건(66.7%)으로 가장 많았으며, 낙상의 빈도는 최소 0.01%[A25]에서 최대 81.4% [A34]까지 보고되었다. 약물 관련 환자안전사고를 조사한 연구는 총 16건(35.5%)으로 빈도는 최소 4.4% [A34]에서 최대 93.7% [A13]까지 나타났다. 총 10건(22.2%)의 연구에서 처치 및 시술 관련 환자안전사고를 조사하였다. 그 중 시술 중 이물질 잔존을 조사한 연구[A5], 수술 관련 안전사고를 포함한 연구[A13, A18, A27, A28, A31, A36, A39], 마취 관련 안전사고를 포함한 연구[A18, A27, A28, A39], 검사 관련 안전사고를 포함한 연구[A18, A27, A28, A36, A39, A45], 치료 관련 안전사고를 포함한 연구[A36, A45], 수혈 관련 안전사고[A39]를 포함하여 조사한 연구가 있었으며, 연구마다 포함된 사고 유형에 차이가 있음을 확인하였다. 처치 및 시술 관련 환자안전사고의 빈도는 최소 0.01%[A5]에서 최대 46.9%[A6]까지 보고되었다.
그 외에도 기타 유형 환자안전사고, 감염, 장비 및 물품 관련, 진단 관련 환자안전사고 등이 연구되었다.

3. 환자안전사고 위해 정도

45건의 연구 중 27건(60.0%)이 환자안전사고에 따른 위해 정도를 분석하였다(Table 3). 위해 정도에 대한 구분 방식은 연구마다 차이가 있었으며, 근접오류(Near miss), 위해사건(Adverse event), 적신호 사건(Sentinel event)으로 구분하여 조사한 연구가 가장 많았다.
총 14건의 연구에서 근접오류의 빈도를 조사하였으며, 그 중 1건의 연구는 근접오류와 손상(Harm)의 심각도에 따라 위해 정도를 세분화하여 구분하였다[A38]. 위해사건은 13건의 연구에서 조사되었고, 그 중 2건의 연구에서는 적신호 사건을 위해사건에 포함하여 분석하였으며[A40, A45], 1건의 연구는 근접오류와 위해사건만을 조사하였다[A44]. 적신호 사건의 빈도를 조사한 연구는 총 10건으로 나타났다. 이 외에도 환자안전사고의 위해 정도를 파악하기 위해 손상/부상의 정도와 유형을 조사한 연구 및 기타 유형을 다룬 연구들이 존재하였다.
근접오류의 경우, 22.8% [A34]에서 88.3% [A38]까지 세 가지 분류 중 가장 변이가 크게 나타났으며, 위해사건은 26.1% [A33]에서 68.3% [A44]까지 나타났고, 적신호 사건은 0.0% [A26]에서 21.6% [A34]로 확인되었다. 손상/부상의 경우, 위해가 전혀 동반되지 않은 환자안전사고는 1.3% [A38]에서 81.0% [A19]까지 나타났으며, 사망의 경우, 최소 0.1% [A11]에서 최대 6.3% [A24]까지 보고되었다.

4. 환자안전사고 관련 요인

총 45건의 연구 중 26건(57.8%)에서 환자안전사고와 관련된 요인을 분석하였다. Kang 등[A29]은 접촉격리가 욕창 및 낙상 발생과 관련이 없음을 확인하였고, 나머지 25건의 연구에서는 다양한 요인이 환자안전사고와 관련이 있음을 확인하였다. 확인된 요인들은 Carayon 등[15]의 SEIPS model에 따라 분류하여 Table 4에 제시하였다.
25건 중 20건(80.0%)의 연구에서 환자안전사고 관련 요인 중 환자 관련 요인을 보고하였다. 환자 관련 요인으로는 나이, 성별, 동반질환 및 장애, 의식 및 인지적 요인, 입원 중 낙상 이력이 확인되었다. 4건(16.0%)의 연구가 환자안전사고 관련 요인 중 의료진 및 돌봄 제공자와 관련된 요인을 보고하였다. 의료진 관련 요인으로는 간호사의 피로, 처방에 대한 불충분한 확인(Inadequate confirmation) 및 잘못된 해석(Misinterpretation), 환자 확인 불이행(Non-compliance), 지식 부족, 부주의, 돌봄 제공자 관련 요인으로는 돌봄 제공자의 과실, 돌봄 제공자의 유무가 있었다.
업무 관련 요인으로 환자안전사고를 규명한 연구는 1건(4.0%), 기술 및 도구 관련 요인을 조사한 연구는 4건(16.0%), 환경 관련 요인을 조사한 연구는 4건(16.0%), 조직 관련 요인을 조사한 연구는 6건(24.0%)이었다. 예를 들어, 2가지 이상의 업무를 동시에 하는 것이 업무 관련 요인으로 포함되었으며, 기술 및 도구 관련 요인으로는 지팡이, 워커와 같은 보조 기구나 부착형 기구의 이용 유무가 있었다. 환경 관련 요인으로는 병원의 위치, 병실의 종류, 병실 침대의 사용이 있었다. 병원의 병상 수, 부서, 낙상 예방 지침의 도입, 환자 1인당 일평균 간호시간, 의사소통 문제가 조직 관련 요인으로 구분되었다. 억제대의 사용, 투약, 검사와 진단, 병원 재원일수는 치료 과정 관련 요인으로 구분하였으며, 치료 과정 관련 요인으로 인한 환자안전사고 관련 요인을 파악한 연구는 14건(56.0%)으로 나타났다.

Ⅳ. 고찰

이 연구는 주제범위 문헌고찰을 통해 국내 의료 서비스 내에서 발생한 환자안전사고 관련 연구 동향, 환자안전사고 유형 및 빈도, 위해 정도, 환자안전사고 관련 요인을 파악하고 향후 연구 방향을 제안하기 위해 실시되었다.
특히, 환자안전법 시행 이후 환자안전사고에 대한 관심과 연구가 급격히 증가하였음을 확인하였다. 이는 법적 기반과 환자안전보고학습시스템(KOPS)의 도입이 연구 환경에 긍정적인 영향을 미쳤음을 시사한다. 환자안전법은 2015년 제정되어, 2016년부터 시행되었으며 국가 차원에서 환자안전사고를 체계적으로 관리하기 위한 기틀을 마련하였다[1]. 환자안전법의 시행과 함께 구축된 환자안전보고학습시스템(KOPS)은 의료기관에서 발생하는 환자안전사고 데이터를 수집, 분석, 공개하고 있으며, 환자안전 주의경보 및 정보를 제공한다[16]. 이러한 정책 및 시스템의 도입은 환자안전에 대한 인식을 높이고, 연구자들이 환자안전사고와 관련된 데이터에 쉽게 접근하고 분석할 수 있는 환경을 조성하여 관련 연구의 양적 증가에 중요한 영향을 미친 것으로 보인다.
또한 환자안전사고 연구는 단일 기관과 다중 기관에서 수집된 데이터를 기반으로 활발히 수행되고 있으며, 이는 연구의 데이터 수집 범위가 광범위하고, 다양한 의료 환경에서 환자안전에 대한 연구 활동이 지속되고 있음을 보여준다. 그러나 환자안전을 위해서는 연구 활동뿐만 아니라 의료진 및 의료기관의 적극적인 참여와 제도적 확대가 필요하다. 현재 환자안전법상 중대한 환자안전사고에 대해서는 의무보고 제도를 시행하고 있으나 대상기관이 200병상 이상 병원급 의료기관 및 100병상 이상의 종합병원으로 규정되어 소규모 병원 및 기타 의료기관은 적용을 받지 않으며, 환자안전 전담인력 배치 및 환자안전위원회 설치 운영도 적용대상이 아니다[1]. 향후 대상기관을 확대 적용한다면 복합적인 의료 환경에서의 환자안전사고 예방 및 개선을 촉진하고, 환자안전사고 관리의 포괄성을 높여 전체 의료 서비스 안전을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
환자안전사고 관련 연구의 대부분(95.6%)은 후향적 연구 설계로 이루어졌으며, 특히 횡단면 연구와 사례 대조 연구가 주를 이루고 있다. 후향적 연구 설계는 기존 데이터를 활용하여 연구를 수행하므로 시간과 비용이 절약되고 드물게 발생하는 환자안전사고를 연구하는 데 유용하다[17]. 그러나 사후 확신 편향(hindsight bias) 또는 실행 편향(performance bias)이 발생할 수 있으며, 인과관계 추론의 한계, 필요한 정보가 누락될 가능성, 인지되지 않은 교란 변수의 존재 가능성 등 여러 제한점이 있다[18]. 따라서 연구 결과를 해석하고 적용하는 과정에서 신중한 접근이 필요하며, 이러한 한계를 보완하기 위한 연구 방법을 고려할 필요가 있다. 질적 연구를 결합한 혼합 연구는 환자안전사고의 다양한 측면을 종합적으로 이해할 수 있게 하여 환자안전사고의 복잡한 원인과 결과를 보다 심층적으로 분석하는 데 기여할 수 있으며, 전향적 연구는 미래에 발생할 사건을 실시간으로 관찰하고 기록함으로써 인과관계를 보다 명확하게 파악할 수 있는 장점을 제공한다[19,20]. 전향적 연구 설계는 예측이 어려운 환자안전사고 연구를 수행하기에 제한이 있으나 특정 유형의 환자안전사고 예방을 위한 질 향상 활동에서는 유용할 수 있다.
또한 전체 연구 중 3건(6.7%)에서 이론적 또는 개념적 틀을 명시적으로 사용하였는데, 이는 환자안전사고 관련 연구에서 이론적 접근의 적용 가능성이 더욱 확장될 수 있음을 시사한다. Lawton 등[21]은 체계적인 프레임워크를 사용한 연구가 환자안전사고를 정확하게 파악하고, 이러한 분석을 통해 오류로부터 학습할 기회를 제공할 수 있음을 강조하였다. 예를 들어, Reason의 스위스 치즈 모델이나 Donabedian의 구조-과정-결과 모델은 인적 및 시스템적 오류를 체계적으로 분석하여 사고의 근본 원인을 파악하고, 예방 전략을 설계하는 데 유용하다[21-23]. 이론적 접근은 사고 원인을 분석하고, 구조적 개선을 통해 반복적인 사고를 방지하고 오류로부터 학습할 수 있는 환경을 조성하는 데 중요한 역할을 한다. 따라서 향후 연구에서는 후향적 연구 설계를 보완하기 위한 연구 방법 및 이론적 접근을 시도하여 환자안전사고에 대한 심층적이고 포괄적인 이해를 도모할 필요가 있다.
선정 논문들은 다양한 환자안전사고 유형을 연구하였는 데, 특히 낙상과 약물 관련 환자안전사고를 조사한 논문이 많았다. 이는 낙상과 약물 관련 환자안전사고가 비교적 흔하게 발생하며, 임상적 중요성이 크기 때문이라고 볼 수 있다. 의료기관인증평가원의 2022년 환자안전 통계연보에 따르면, 환자안전사고의 빈도는 약물(43.3%), 낙상(38.8%), 상해(3.3%), 검사(3.3%), 처치 및 시술(1.4%) 순서로 보고되었다[16]. 그러나 낙상이나 약물 관련 환자안전사고에 비해 상해, 검사, 처치 및 시술 등의 사고에 대한 연구는 부족하므로 이러한 유형의 환자안전사고에 대한 추 적인 연구가 필요하다. 또한 환자안전사고의 유형과 빈도는 연구 설계 방법 및 연구 대상 수 등에 따라 이질성이 크게 나타났다. 이는 연구 설계 방법과 연구 대상 수의 차이뿐 만 아니라 각 의료기관의 환자안전사고 보고율의 차이로 인해 나타날 수 있다. 또한 데이터 수집 기관이나 병원에 따라 환자안전사고를 보고하고 기록하는 방법과 표준이 다르므로 이러한 다양성으로 인해 연구 간 환자안전사고의 유형 및 빈도의 정확한 비교가 어려울 수 있다[24]. 따라서 향후 연구에서는 다양한 유형의 환자안전사고에 대한 추가적인 연구와 환자안전사고 보고율과 연구 간의 방법론적 차이를 줄이기 위한 표준화된 접근이 요구된다.
선정 연구 중 62.2%가 환자안전사고의 위해 정도를 조사하였다. 위해 정도를 파악하는 것은 중대한 환자안전사고 유형을 확인하여 예방 조치를 강화하고, 유사한 사고가 재발하지 않도록 시스템을 개선하는 데 필수적이다. 각 연구에서 위해 정도를 근접오류, 위해사건, 적신호사건으로 구분하거나, 손상, 부상의 여부 혹은 정도에 따라 구분하여 조사하였다. 사고의 위해 정도를 평가하는 데 사용되는 기준이 명확해야 동일한 사고에 대해 일관성 있는 평가가 가능하며, 기준이 명확하지 않으면 평가자가 주관적으로 판단하게 되어 결과가 일관되지 않을 수 있으며 후향적 편향의 영향을 받을 수 있다[25]. 따라서 향후 연구에서는 의료기관인증평가원의 환자안전보고학습시스템 내 위해 정도의 정의에 따라 근접오류(Near miss), 위해없음(None), 경증(Mild), 중등증(Moderate), 중증(Severe), 사망(Death)로 구분하여 일관된 기준으로 위해 정도를 평가하고 보고하는 것이 필요하다[16].
이 연구에서는 각 연구에서 확인한 환자안전사고와 관련된 요인을 Carayon 등[15]의 SEIPS model을 사용하여 분류하였다. 연구 결과, 주로 SEIPS model의 환자 관련 요인과 치료 과정 관련 요인이 환자안전사고의 관련 요인으로 확인되었다. 반면, 의료 제공자 및 돌봄 제공자, 업무, 기술 및 도구, 환경, 조직과 관련된 요인을 조사한 연구는 상대적으로 적어 환자안전사고의 다양한 원인을 충분히 이해하는 데 제한이 있음을 시사한다. Lawton 등[21]에 따르면, 환자안전사고 보고 양식의 한계로 인해 관련 요인을 파악하기 어려운 상황이 발생하며, 인터뷰 연구에서는 개별 요인과 직원의 업무량이 자주 파악되는 반면, 관찰 연구에서는 장비와 물품 관련 요인이 자주 조사되는 경향이 있어 환자안전사고 데이터 수집 방법에 따라 관련 요인이 다르게 나타날 수 있다. 따라서 추후 연구에서 환자와 치료 과정 관련 요인 외에도 환자안전사고와 관련이 있을 가능성이 있는 다양한 외생변수를 포함하는 노력이 필요하다.
최근 의료기관은 의정 갈등으로 인해 환자안전이 위협받고 있으며, 이는 의료진의 업무 부담을 증가시키고 환자 치료의 연속성을 저해하여 환자안전사고의 발생 가능성을 높이는 요인으로 작용할 수 있다. 따라서 이 연구에서 제시한 다양한 요인을 고려할 때, 시스템적 불안정성이 환자안전문제에 미치는 영향을 면밀히 분석하는 것이 필수적이다. 국외에서는 환자안전사고와 관련된 조직 요인이나 환경 요인에 대한 연구뿐만 아니라 의료 제공자, 업무와 같은 다차원적인 요인을 파악하기 위한 연구도 활발히 이루어지고 있다[26-29]. 환자안전사고가 발생했을 때, 개별 오류나 단순한 선형 인과관계에만 초점을 맞추는 것이 아니라 다양한 요인을 탐색함으로써 의료기관 내 시스템 수준의 변화를 촉진하는 것이 중요하며, 이를 통해 장기적으로는 환자안전문화를 개선하는 데에도 기여할 것이다[30].
이 연구는 몇 가지 한계가 있다. 첫째, 7개의 주요 전자데이터베이스에서 문헌 검색을 수행했으나 그 외의 데이터베이스와 회색 문헌을 포함하지 않아 누락된 환자안전사고 연구가 있을 수 있어 이 결과를 일반화하는 데는 한계가 있을 수 있다. 둘째, 한글과 영어로 출판된 논문만을 포함하였다. 셋째, 주제범위 문헌고찰 방법론에 따라 수행하여 연구의 비뚤림 위험을 평가하지 않았으므로 결과 해석 시 주의가 필요하다. 그럼에도 불구하고 이 연구는 주제범위 문헌고찰을 통해 국내 의료 서비스 내에서 발생한 환자안전사고 관련 연구 동향, 환자안전사고 유형 및 빈도, 위해 정도, 환자안전사고 관련 요인을 조사하고 향후 연구 방향을 제시한 것에 의의가 있다.

Ⅴ. 결론

2016년 환자안전법 시행, 환자안전보고학습시스템의 구축 이후 환자안전사고에 대한 관심과 관련 연구가 급격히 증가하였으며, 특히 낙상과 약물 관련 사고에 대한 연구가 주를 이루었다. 이는 환자안전에 대한 법적 기반과 보고 시스템 구축이 환자안전사고 연구에 긍정적인 영향을 미쳤음을 시사한다. 이 연구는 환자안전사고의 유형별 빈도와 위해 정도를 상세히 분석하고, SEIPS model을 통해 여러 요인을 체계적으로 분류함으로써 환자안전사고에 대한 심층적이고 포괄적인 이해를 도모하였다. 이러한 연구 결과는 환자안전사고 예방과 관리 전략을 수립하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
향후 연구에서는 여러 유형의 환자안전사고와 정책 및 시스템 등을 포함한 환자안전사고 관련 요인에 대한 연구가 필요하며, 이론적/개념적 틀을 적용하여 분석하거나 전향적 연구, 혼합 연구 등의 연구 방법을 활용하는 것이 보다 구체적이고 실행 가능한 개선 방안을 도출하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 또한, 의료기관에서 발생하는 환자안전사고의 보고 및 분석에 대한 표준화된 접근을 통해 연구 간 비교 가능성을 높이고 실질적인 환자안전 개선을 이끌어낼 수 있을 것이다. 마지막으로 대형 병원 중심의 제도를 소규모 병원 및 기타 의료기관으로 확대함으로써 의료 서비스 환경 전반에서 포괄적인 환자안전사고 관리가 가능해질 것이다. 이 연구는 한국 의료 서비스의 질 향상과 환자안전에 기여하고자 하는 모든 연구자와 실무자에게 유용한 정보를 제공하며, 궁극적으로 환자안전을 보장하는 의료 서비스 환경을 조성하는 데 역할을 할 것으로 기대된다.

NOTES

Funding

None

Conflict of Interest

None

Figure 1.
Research question development framework based on population, concept, and context.
qih-30-2-119f1.jpg
Figure 2.
PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) flow diagram.
qih-30-2-119f2.jpg
Figure 3.
Number of publications by year.
qih-30-2-119f3.jpg
Table 1.
Characteristics of included studies. (N=45)
Categories N (%)
Year of publication ~2010 1 (2.2)
2011 - 2015 7 (15.6)
2016 - 2020 13 (28.9)
2021 - 2023 24 (53.3)
Study design Prospective cohort study 2 (4.4)
Retrospective cross-sectional study 28 (62.2)
Retrospective case-control study 12 (26.7)
Retrospective cohort study 3 (6.7)
Study setting Single institution 21 (46.7)
Multicenter 24 (53.3)
Sample Mean 30,856.56
Standard Deviation 131,092.41
Minimum 80
Maximum 875,622
Data collection method Primary data collection 0 (0.0)
Secondary data collection 45 (100.0)
Theoretical / Conceptual framework Not specified 42 (93.3)
Specified 3 (6.7)
Table 2.
Types and frequency of patient safety incidents.
Types of patient safety incidents Frequency (%) Reference no.
Fall 0.01% - 81.4% A1, A4, A6, A7*, A8*, A9, A10*, A11, A12*, A14*, A15, A17, A18, A20*, A21, A22*, A23*, A25, A27, A28, A29, A32*, A34, A36, A39, A41, A42*, A43*, A44, A45
Medication-related 4.4% - 93.74% A6, A13 (including transfusions, fluids, vaccines and immunoglobulin), A18 (including transfusion), A26*, A27 (including transfusion), A28, A31 (including transfusion), A33*, A34 (including procedure and examination), A35, A36, A38*, A39, A40*, A44, A45 (including transfusion)
Procedure-related 0.01% - 46.9% A5 (only foreign body left during procedure), A6, A13 (including surgery), A18 (including surgery, anesthesia, and examination), A27 (including surgery, anesthesia, and examination), A28 (including surgery, anesthesia, and examination), A31 (including surgery), A36 (including treatment, surgery, and examination), A39 (including surgery, anesthesia, examination, and transfusion), A45 (including treatment and examination)
Infection-related 0.02% - 15.7% A5, A6, A13, A18 (including contamination), A27 (including contamination), A28 (including contamination), A31, A39, A45 (including contamination)
Equipment and Supplies-related 0.15% - 42.4% A13, A16 (only 2) IV PCA related), A18 (including computational disorder), A19 (only 1) HMV related), A27 (including computational disorder), A28 (including computational disorder), A39 (including contaminated supplies)
Misdiagnosis 0.77% - 7.6% A2, A30, A31, A37
Injury 4.1% - 42.5% (calculated as the average) A3, A5 (including birth trauma—injury to neonate, obstetric trauma—vaginal delivery, accidental puncture or laceration), A24*, A45
Suicide/self-harm 0.5% - 13.4% A34, A39, A44
Pressure ulcer 0.41% - 8.2% A5, A6, A29
Complications of medical and surgical care 0.22% - 0.4% A5 (only postoperative pulmonary embolism or deep vein thrombosis, postoperative sepsis), A41
Patient care–related 33.5% A31
Meal 1.2% A34
Harm 2.1% A36
Exposure to inanimate mechanical forces 8.5% A41
Exposure to accidents due to other and unspecified factors 10.0% A41
Others 0.01% - 20.6% A6, A13, A18, A27, A34, A36, A39, A41, A44, A45

Note:

* indicates instances where frequency data is not available.

1) HMV=Home mechanical ventilation,

2) IV PCA=Intravenous patient controlled analgesia

Table 3.
Severity of patient safety incidents.
Severity of Patient safety incidents Frequency (%) Reference No.
Near Miss 22.8% - 88.3% A18, A22, A23, A26, A27, A28, A33, A34, A36, A38, A39, A40, A44, A45
Adverse Event 26.1% - 68.3% A18, A22, A23, A26, A27, A28, A33, A34, A36, A39, A40 (including sentinel event), A44, A45 (including sentinel event)
Sentinel Event 0.0% - 21.6% A18, A22, A23, A26, A27, A28, A33, A34, A36, A39
Severity of Harm/Injury
No harm/injury 1.3% - 81.0% A3, A4, A8, A9, A10, A11, A17*, A19, A35, A38 (excluding near miss)
Harm/Injury 32.7% - 46.0% A3, A4, A10
Minor injury 14.5% - 22.7% A17*, A19 (Mild injury)
Major injury 2.4% - 4.5% A17*, A19 (Moderate injury)
Mild harm 2.9% - 70.8% A6, A38, A31 (Temporary harm), A35 (Temporary harm)
Moderate harm 1.5% - 34.8% A6, A11, A38
Severe harm 0.1% - 18.4% A6, A11, A38, A31 (Permanent harm and Sustain life, 0.9%), A35 (Permanent harm and Life-threatening)
Survival 93.7% A24
Death 0.1% - 6.3% A11, A24, A31, A35
Specific injury types
Bruise 12.1% A9
Redness 8.8% A9
Swelling 2.7% A9
Laceration 11.0% - 20.8% A8, A9
Abrasion 12.1% - 18.4% A8, A9
Fracture 3.8% - 11.7% A8, A9
Hematoma 3.3% - 7.7% A8, A9
Others
No risk 47.0% A25
Recovery after treatment without complication 36.80% A25
Temporary damage 14.5% A25
Long-term damage 1.7% A25
Prolonged hospital stay 24.1% A31
1) ICU care 0.8% A8

Note:

* indicates that the value is calculated as an average.

1) ICU=Intensive care unit

Table 4.
Factors associated with patient safety incidents based on systems engineering initiative for patient safety (SEIPS) model. (N=25)
Reference Author (year) Work System Process
People (Patient) People (Healthcare provider, Caregiver) Task Technology & Tools Environment Organization Care Process
[A1] Park & Sohng (2005) v v
[A2] Kim et al (2012) v
[A3] Lee & Kim (2012) v
[A4] Kim & Choi-Kwon (2013) v
[A5] Kim (2013) v v v
[A6] Hwang et al (2014) v
[A7] Hong et al (2015) v v v v
[A8] Kang & Song (2015) v v
[A9] Lim & Gu (2016) v v v v
[A10] Cho & Lee (2017) v v v v
[A11] Choi et al (2017) v v
[A12] Jun et al (2018) v v
[A14] Jung & Lee (2019) v v
[A15] Kim et al (2019) v v
[A17] Son et al (2019) v v v
[A19] Kim et al (2020) v
[A20] Lee (2020) v v v
[A21] Lee et al (2020) v
[A26] Koo (2021) v v v
[A30] Kim et al (2022) v
[A32] Lee & Kim (2022) v v
[A35] Yoon et al (2022) v
[A36] Cho et al (2023) v
[A42] Kim et al (2023) v v v v
[A43] Kwon et al (2023) v v

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APPENDICES

Appendix 1.

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1. PubMed
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#1 (korea[Title/Abstract]) OR (republic of korea[MeSH Terms])
#2 (patient safety[MeSH Terms]) OR (medical errors[MeSH Terms])
#3 (patient safet*[Title/Abstract] OR Medical mistake*[Title/Abstract] OR medical error*[Title/Abstract] OR surgical error*[Title/Abstract] OR medication error*[Title/Abstract] OR drug safet*[Title/Abstract] OR Drug error*[Title/Abstract] OR diagnostic error*[Title/Abstract] OR missed diagno*[Title/Abstract] OR inappropriate prescribing*[Title/Abstract])
#4 (patient*[Title/Abstract]) AND (accidental fall*[Title/Abstract] OR accidental injur*[Title/Abstract] OR falling*[Title/Abstract] OR fall*[Title/Abstract] OR slip[Title/Abstract])
#5 #2 OR #3 OR #4
#6 #1 AND #5
2. Cumulative Index of Nursing and Allied Health (CINAHL)
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S1 (MM “Korea”) OR “korea” OR (MM “South Korea”)
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#1 “간호 안전” OR “환자 안전” OR “병원 안전” OR “환자 낙상” OR “환자 상해” OR “의료 오류” OR “의료 안전” OR “약물 오류” OR “복약 오류” OR “투약 오류” OR “투약 안전” OR “처치 오류” OR “시술 오류” OR “시술 안전”
7. 한국간호학논문데이터베이스 (Korean Nursing Database, KNBASE)
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#1 “간호 안전” OR “환자 안전” OR “병원 안전” OR “환자 낙상” OR “환자 상해” OR “의료 오류” OR “의료 안전” OR “약물 오류” OR “복약 오류” OR “투약 오류” OR “투약 안전” OR “처치 오류” OR “시술 오류” OR “시술 안전”
Appendix 2.

List of included articles.

A1. Park MH, Sohng KY. Risk factors of stroke patients falling in geriatric hospital. Journal of Korean Gerontological Nursing. 2005;7(1):104-13.
A2. Kim SJ, Lee SW, Hong YS, Kim DH. Radiological misinterpretations by emergency physicians in discharged minor trauma patients. Emergency Medicine Journal. 2012;29(8):635-9. https://doi.org/10.1136/emj.2011.111385
A3. Lee MM, Kim KS. Comparison of physical injury, emotional response and unplanned self-removal of medical devices according to use of physical restraint in intensive care unit patients. Journal of Korean Clinical Nursing Research. 2012;18(2):296-306.
A4. Kim YS, Choi-Kwon S. Fall risk factors and fall risk assessment of inpatients. Korean Journal of Adult Nursing. 2013;25(1):74-82.
A5. Kim YM. Application of patient safety indicators using Korean national hospital discharge in-depth injury survey. Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society. 2013;14(5):2293-303.
A6. Hwang JI, Chin HJ, Chang YS. Characteristics associated with the occurrence of adverse events: a retrospective medical record review using the Global Trigger Tool in a fully digitalized tertiary teaching hospital in Korea. Journal of Evaluation in Clinical Practice. 2014;20(1):27-35.
A7. Hong HJ, Kim NC, Jin Y, Piao J, Lee SM. Trigger factors and outcomes of falls among Korean hospitalized patients: analysis of electronic medical records. Clinical Nursing Research. 2015;24(1):51-72.
A8. Kang YO, Song R. Identifying characteristics of fall episodes and fall-related risks of hospitalized patients. Journal of Muscle and Joint Health. 2015;22(3):149-59.
A9. Lim JO, Gu MO. Fall-related circumstances and fall risk factors among inpatients with dementia in long-term care hospital. Journal of Korean Gerontological Nursing. 2016;18(2):72-83.
A10. Cho MS, Lee HY. Factors associated with injuries after inpatient falls in a tertiary hospital. Journal of Korean Clinical Nursing Research. 2017;23(2):202-10.
A11. Choi EH, Ko MS, Yoo CS, Kim MK. Characteristics of fall events and fall risk factors among inpatients in general hospitals in Korea. Journal of Korean Clinical Nursing Research. 2017;23(3):350-60.
A12. Jun MD, Lee KM, Park SA. Risk factors of falls among inpatients with cancer. International Nursing Review. 2018;65(2):254-61.
A13. Ock M, Kim HJ, Jeon B, Kim YJ, Ryu HM, Lee MS. Identifying adverse events using International Classification of Diseases, tenth revision Y codes in Korea: A cross-sectional study. Journal of Preventive Medicine & Public Health. 2018;51(1):15-22.
A14. Jung MK, Lee SM. Triggers and outcomes of falls in hematology patients: Analysis of Electronic Health Records. Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing. 2019;26(1):1-11.
A15. Kim J, Kim S, Park J, Lee E. Multilevel factors influencing falls of patients in hospital: The impact of nurse staffing. Journal of Nursing Management. 2019;27(5):1011-9.
A16. Lee Y, Kim K, Kim M. CE: Original research: Errors in postoperative administration of intravenous Patient-Controlled Analgesia: A retrospective study. American Journal of Nursing. 2019;119(4):22-7.
A17. Son J, Park BK, Lee CH, Ahn KH, Kim JN, Park MH, et al. Incidence rate and characteristics of falls in patients using comprehensive nursing care service. Health Policy and Management. 2019;29(2):172-83.
A18. Kim NY. Analysis of patient safety incident in Korea. Journal of Korean Academy of Nursing Administration. 2020;26(2):151-9.
A19. Kim HS, Choi M, Yang YS. Factor associated with injury related to Home Mechanical Ventilation in general ward patients: A retrospective study. Journal of Korean Clinical Nursing Research. 2020;26(2):131-40.
A20. Lee JW. Factors affecting hospitalized children’s falls – using data in the National hospital discharge in-depth injury survey. Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society. 2020;21(7):510-6.
A21. Lee YS, Choi EJ, Kim YH, Park HA. Factors influencing falls in high- and low-risk patients in a tertiary hospital in Korea. Journal of Patient Safety. 2020;16(4):e376-82.
A22. Ahn S, Kim DE. Factors affecting the degree of harm from fall incidents in hospitals. Journal of Korean Academy Nursing Administration. 2021;27(5):334-43.
A23. Hong KJ, Kim J. Risk factors preventing immediate fall detection: A study using zero-inflated negative binomial regression. Asian Nursing Research. 2021;15(4):272-7.
A24. Kim SM, Lee HS. Factors related to in-hospital death of injured patients by patient safety accident: Using 2013-2017 Korean national hospital discharge in-depth injury survey. Korea Journal of Hospital Management. 2021;26(1):1725.
A25. Kim EJ, Lee A. Analysis of fall incident rate among hospitalized Korean children using big data. Journal of Pediatric Nursing. 2021;61:136-9.
A26. Koo MJ. Analysis of medication errors of nurses by patient safety accident reports. Journal of Korean Clinical Nursing Research. 2021;27(1):109-19.
A27. Shin S, Won M. Trend analysis of patient safety incidents and their associated factors in Korea using national patient safety report data (2017~2019). International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021;18(16):8482.
A28. Jeon Y, Jeong J. Factors affecting level of patient safety incidents in Korean hospitals: Using Korean patient safety incidents data 2018-2020. The Journal of Humanities and Social Sciences. 2022;13(6):2609-22.
A29. Kang J, Ji E, Kim J, Bae H, Cho E, Kim ES, et al. Evaluation of patients' adverse events during contact isolation for Vancomycin-Resistant Enterococci using a matched cohort study with propensity score. JAMA Network Open. 2022;5(3):e221865.
A30. Kim C, Ko Y, Moon JW, Park YB, Park SY, Ban GY, et al. Incidence, risk factors, and final causes for misdiagnosis of tuberculosis in the Republic of Korea: a population-based longitudinal analysis. European Respiratory Journal. 2022;60(4):2201461.
A31. Kim MJ, Seo HJ, Koo HM, Ock M, Hwang JI, Lee SI. The Korea national patient safety incidents inquiry survey: Characteristics of adverse events identified through medical records review in regional public hospitals. Journal of Patient Safety. 2022;18(5):382-8.
A32. Lee YH, Kim MS. Risk factors according to fall risk level in general hospital inpatients. Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing. 2022;29(1):35-44.
A33. Yoon S. Factors related to medication errors in hospitals. The Journal of Learner-Centered Curriculum and Instruction. 2022;22(17):787-96.
A34. Yoon S, Kang M. Factors associated with patient safety incidents in long-term care hospitals: A secondary data analysis. Korean Journal of Adult Nursing. 2022;34(3):295-303.
A35. Yoon J, Yug JS, Ki DY, Yoon JE, Kang SW, Chung EK. Characterization of medication errors in a medical intensive care unit of a university teaching hospital in South Korea. Journal of Patient safety. 2022;18(1):1-8.
A36. Cho MS, Kim JY, Park YH. Analysis of factors related to patient safety incidents in domestic medical institutions: Secondary analysis study using patient safety reporting data from 2019-2022. The Journal of Occupational Therapy for the Aged and Dementia. 2023;17(2):57-66.
A37. Cho KH, Shin MH, Kim MC, Sim DS, Hong YJ, Kim JH, et al. Incidence, relevant patient factors, and clinical outcomes of the misdiagnosis of ST-Segment-Elevation Myocardial Infarction: Results from the Korea acute myocardial infarction registry. Journal of the American Heart Association. 2023;12(13):e029728.
A38. Han JH, Heo KN, Han J, Lee MS, Kim SJ, Min S, et al. Analysis of medication errors reported by community pharmacists in the Republic of Korea: A cross-sectional study. Medicina (Kaunas, Lithuania). 2023;59(1):151.
A39. Hong E. Analysis of patient safety incidents in the emergency department in Korea (2017-2021). The Journal of Humanities and Social Sciences. 2023;14(3):939-54.
A40. Jeon Y, Jeong J. Factors associated of nurses' shift time on medication errors in hospitalized children. Culture and Convergence. 2023;45(12):1265-75.
A41. Kim GC, Lee H. The impact of patient safety incident experience on length of stay in hospitals: Based on the indepth national hospital discharge injury survey data 2016-2020. Health and Social Welfare Review. 2023;43(2):7388.
A42. Kim JN, Beak SH, Lee BS, Han MR. Predication of falls in hospitalized cancer patients. Asian Oncology Nursing. 2023;23(2):56-63.
A43. Kwon E, Chang SJ, Kwon M. A clinical data warehouse analysis of risk factors for inpatient falls in a tertiary hospital: A case-control study. Journal of Patient safety. 2023;19(8):501-7.
A44. Shim HJ, Hong EY. Analysis of patient safety incidents in the department of psychiatry (2017-2021). Korean Journal of Safety Culture. 2023;(25):515-28.
A45. Shin J, Lee JH, Kim NY. Analysis of factors related to domestic patient safety incidents using decision tree technique. Risk Management and Healthcare Policy. 2023;16:1467-76.
Appendix 3.

Data Extraction.

Reference Author (year) Purpose Study design Study setting Sample (N) Data collection method Theoretical/Conceptual framework Types of PSI12) (Frequency) Severity of PSI Factors associated with PSI
[A1] Park & Song (2005) Assess fall incidence and analyze risk factors among stroke patients in a long-term care hospital Retrospective case-control study A long-term care hospital Stroke patients aged 60 and over admitted to hospital Data collected from medical records (May, 2002-Dec, 2004) Not specified Fall (14.2%) Not done Patients fall history, depression, agitation, urinary incontinence, use of quadruped cane/walker
-Fall group: 62
-Non-fall group: 376 (438)
[A2] Kim et al (2012) Investigate the discrepancies and associated factors in radiological interpretations between emergency physicians and radiologists for discharged trauma patients Retro- spective cross-sectional study A university hospital Minor trauma patients discharged based on emergency physicians’ interpretations being deemed normal (10,243) Medical records and radiological images interpreted as normal by emer- gency physicians before patient discharge (Aug, 2009-Jul, 2010) Not specified Misdiagnosis (0.77%) Not done Patient age, injured body area
-clinically significant discrepancy (0.47%)
-clinically insignificant discrepancy (0.30%)
[A3] Lee & Kim (2012) Compare physical injury, emotional response and unplanned self-removal of medical devices between restrained and unrestrained patients Retrospective case-control study A university hospital (ICU7)) Patients ad- mitted to the ICU Data collected by observation and medical records using a structured instrument (Feb 2 - Jun 30, 2011) Not specified Injury (42.5%, calculated as the average) Restrained group Use of physical restraints
-No injury: 22.5%
-Restrained group: 40 -Restrained group (77.5%) -Injury: 77.5%
Unrestrained group
-Unrestrained group: 40 (80) -Unrestrained group (7.5%) -No injury: 92.5%
-Injury: 7.5%
[A4] Kim & Choi-Kwon (2013) Identify fall risk factors and evaluate the effectiveness of the Morse Fall Scale as an assessment tool Retrospective case-control study A tertiary general hospital Inpatients aged 15 years and over Data from electronic medical records and fall reports of patients (2010) Not specified Fall (0.19%) -No injury: 67.3% Patient visual disturbances, pain, emotional disturbances, sleep disorder, urination problems, elimination disorder, fall risk score
-Fall group: 147 -Injury: 32.7%
-Non-fall group: 147 (294)
[A5] Kim (2013) Determine whether national patient safety indicators can be calculated Retrospective cross-sectional study Hospitals with more than 100 beds Inpatients (875,622) Data from Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey (2004-2008) Not specified Multiple Types (0.35%) Not done Factors by incident type
-Decubitus ulcer (0.49%) -Decubitus ulcer: Patient gender, age, insurance type, number of comorbidities, hospital bed size, hospital location
-Foreign body left during procedure (0.01%) -Selected infections due to medical care: Patient insurance type, number of comorbidities, hospital bed size, hospital location
-Selected infections due to medical care (0.02%) -Postoperative pulmonary embolism or deep vein thrombosis: Patient gender, age, number of comorbidities, hospital bed size
-Postoperative pulmonary embolism or deep vein thrombosis (0.09%) -Postoperative sepsis: Patient gender, age, insurance type, hospital location
-Postoperative sepsis (0.13%) -Accidental puncture or laceration: Patient gender, age, insurance type, number of comorbidities, hospital bed size, hospital location
-Accidental puncture or laceration (0.07%) -Birth trauma—injury to neonate: Patient number of comorbidities, hospital location
-Birth trauma—injury to neonate (0.79%) -Obstetric trauma—vaginal delivery: Hospital location
-Obstetric trauma—vaginal delivery (3.28%)
[A6] Hwang et al (2014) Examine the performance of the Global Trigger Tool and investigate patient and health care utilization characteristics associated with adverse events Retrospective cross-sectional study A tertiary general hospital Adult patients (629) Data collected from medical records and the hospital information system, involving a random sample of 630 patient charts discharged (Jan-Jun, 2011) Not specified Multiple Types (7.2%) -Mild harm: 55.1% Hospital length of stay, number of triggers
-procedure-related excluding infection (46.9%)
-medication-related (20.4%)
-health care-related infection (14.3%) -Moderate harm: 26.5%
-pressure ulcers (8.2%) -Severe harm: 18.4%
-falls (4.1%)
-others (6.1%)
[A7] Hong et al (2015) Investigate fall risk factors and their influence on patient outcomes Retrospective case-control study A tertiary hospital Inpatients Electronic medical records (Oct, 2008-Jun, 2011) Donabedian Structure-Process-Outcome model Fall Not done Patient age, tachycardia, hyponatremia, registration in the national registry, previous emergency room visit, low oxygen saturation (decreased fall risk), hypokalemia (decreased fall risk), hospital length of stay, medical department, rooms containing more than two beds, preventive intervention, introduction of fall prevention reinforcement policy, longer period of medication administration for nerve agents, cardiovascular agents, respiratory agents, endocrine and metabolize agents, adrenal corticosteroids, and laxatives, number of medications administered to patients, number of average laboratory and diagnostic tests per day
-Fall group: 868
-Non-fall group: 3,472 (4,340)
[A8] Kang & Song (2015) Identify falls and related risks of inpatients Retrospective cross-sectional study A university hospital Patients who experienced falls (120) Data from electronic medical records (Jun, 2010-Dec, 2013) Not specified Fall -No injury: 45.0% Factors by Age, Gender, Department
-Laceration: 20.8%
-Abrasion: 18.4% -By Age: Level of consciousness, use of cardiovascular medications
-Fracture: 11.7% -By Gender: Musculoskeletal disorders
-Hematoma: 3.3% -By Department: Patient activity status, respiratory disorders, musculoskeletal disorders
-ICU care: 0.8%
[A9] Lim & Gu (2016) Examine fall circumstances and identify risk factors among inpatients with dementia in a long-term care hospital Retrospective case-control study A long-term care hospital Dementia patients Data from patients’ medical records and fall reports (2013-2014) Not specified Fall (11.7%) -No injury: 47.3% Patient arrhythmia, urinary problems, unstable gait, behavioral and psychological symptoms, use of diuretics and antidepressant drugs, fall risk score, caregiver presence, use of a hospital bed
-Bruise: 12.1%
-Laceration: 11.0%
-Abrasion: 12.1%
-Fall group: 84 -Redness: 8.8%
-Non-fall group: 168 (252) -Swelling: 2.7%
-Fracture: 3.8%
-Hematoma: 7.7%
[A10] Cho & Lee (2017) Identify factors affecting injury occurrence from inpatient falls in a tertiary hospital Retrospective cross-sectional study A tertiary general hospital Patients who experienced falls (428) Fall incidents data from the patient-safety reporting system in the hospital’s electronic health records (2015) Not specified Fall -No injury: 54.0% Patient physical factors, moving alone, patient and caregiver negligence, use of assistive devices, environmental factors
-Injury: 46.0%
[A11] Choi et al (2017) Investigate the status of falls among inpatients in general hospitals and identify hospital-specific fall risk factors Retrospective cross-sectional study General hospitals with more than 500 beds PSIs related to falls (2,174) Nurse survey on the importance of fall risk factors (223) -Inpatient fall rate: Falls reported in 18 hospitals (2015) Not specified Fall (0.05%) -No injury: 59.5% Patient age, history of falls, physical mobility disorders requiring assistance, physical factors (dizziness or vertigo, unstable gait, general weakness, walking aids, visual problems), cognitive factors(delirium, lack of understanding on limitations), neurological disease, CNS2) medications
-Fall frequency based on the characteristics of patients who experienced falls: Fall reports collected from 32 hospitals -Moderate: 34.8%
-Usage of fall risk assessment tools: Data from 32 hospitals -Severe: 5.6%
-Survey on the importance of fall risk factors: Survey collected between Dec 15, 2016 and Jan 15, 2017 from 32 hospitals -Death: 0.1%
[A12] Jun et al (2018) Identify risk factors and predictors of falls in hospitalized cancer patients by examining their general characteristics, conscious state, physical conditions, and treatment Retrospective case-control study A national cancer center Inpatients with cancer Data from fall incident reports and patients’ electronic medical records (2013-2014) Not specified Fall Not done Patient history of falls, use of an assistive device, fatigue
-Fall group:178
-Non-fall group:178 (356)
[A13] Ock et al (2018) Identify adverse events in Korea, using International Classification of Diseases, tenth revision (ICD-10) Y codes Retrospective cross-sectional study Medical institutions Adverse events (20,817) Data from the National Health Insurance Service-National Sample Cohort (2002-2013) Not specified Multiple Types (0.2%) Not done Not done
-Related to drugs, transfusions, and fluids (93.4%)
-Related to vaccines and immunoglobulin (0.34%)
-Related to surgery and procedures (5.81%)
-Related to infections (0.3%)
-Related to devices (0.15%)
-Others (0.01%)
[A14] Jung & Lee (2019) Identify factors and outcomes associated with falls in patients admitted to hematology units Retrospective case-control study A tertiary general hospital (Hematology unit) Inpatients Medical records from patients who were admitted to the hematology unit (2013-2014) Donabedian Structure-Process-Outcome model Fall Not done Patient self-care, leukopenia, hypoalbuminemia, use of narcotics, antipsychotics, and steroids, low education
-Fall group: 117
-Non-fall group: 201 (318)
[A15] Kim et al (2019) Investigate individual and organizational factors influencing patient falls in hospitals Retrospective cross-sectional study Hospitals (Integrated nursing care service unit) Patients who were admitted to integrated nursing care units (60,049) Hospitals submitted daily data to the National Health Insurance (Apr, 2017-Jun, 2017) Not specified Fall (0.09%) Not done Patient age, mobility impairment, RN-HPPD15)
[A16] Lee et al (2019) Describe and analyze the errors associated with postoperative IV PCA Retrospective cross-sectional study A university hospital Patients who used IV PCA delivery devices (45,104) Medical records of all patients who received IV PCA (2010-2013) Not specified IV PCA related (0.9%) Not done Not done
-Operator error (54.7%)
-Device malfunction (32.3%)
-Prescription error (12.3%)
-Patient error (0.7%)
[A17] Son et al (2019) Investigate the incident rate and characteristics of falls in patients using integrated nursing care services Retrospective cohort study A general hospital Data from fall reports and medical records (Jul, 2013-Jun, 2017) Not specified Case group: Utilization of integrated nursing care service, patient gender, age, hospital length of stay
-No injury: 73.1%
Patients Fall (0.1%, calculated as the average) -Minor injury: 24.7%
-Case group: 62,445 patients using integrated nursing care service -Case group (0.11%) -Major injury: 2.2%
-Control group (0.09%) Control group:
-Control group: 53,193 patients in general wards (115,638) -No injury: 77.1%
-Minor injury: 20.3%
-Major injury: 2.6%
[A18] Kim (2020) Analyze factors related to patient safety incidents Retrospective cross-sectional study Hospitals with more than 500 beds PSIs (3,757) Data from Korea Institute for Health-care Accreditation (2018) Not specified Multiple Types Not done
-Infection and contamination (10.4%)
-Surgery, anesthe- sia, and examina- tion (12.6%) -Near miss: 47.9%
-Falls (40.5%) -Adverse event: 46.5%
-Transfusion and medication (25.9%) -Sentinel event: 5.6%
-Medical equipment and Computational disorder (1.2%)
-Others (9.4%)
[A19] Kim et al (2020) Describe patient safety incidents and injury factors for hospital patients with HMV6) Retrospective cross-sectional study A tertiary general hospital (General ward) Adult patients receiving HMV (304) Data from the work logs of respiratory home care nurses and patients’ electronic medical records (Aug, 2018-Dec, 2019) Not specified HMV-related incidents (42.4%) -No injury: 81.0% Patients who received HMV after surgery
-Injury: 19.0% (mild injury 14.5%, moderate injury 4.5%, severe injury 0.0%)
[A20] Lee (2020) Investigate characteristics and factors affecting falls in children inpatients Retrospective cross-sectional study Hospitals Children inpatients who experienced falls (116) Data from Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey (2008-2017) Not specified Fall Not done Patient age, diagnosis, injury type
[A21] Lee et al (2020) Explore characteristics and predictors of falls in high- and low-risk inpatients Retrospective case-control study A tertiary general hospital Patients Data from Quality improvement reports and electronic health records (Jun, 2014-May, 2015) Not specified Fall (10.9%) Not done Factors by fall risk group
-High-risk and non-fall group (1,918) -High-risk group: Patient education, surgery, intravenous catheter placement, gait disturbance, use of narcotics, vasodilators, antiarrhythmics, and hypnotics, medical department
-High-risk and fall group (309)
-Low-risk and non-fall group (1,749)
-Low-risk and fall group (138) (4,144) -Low-risk group: Patient gender, age, hospital length of stay, surgery, liver-digestive diseases
[A22] Ahn & Kim (2021) Examine factors influencing the degree of harm from falls in hospitals Retrospective cross-sectional study Hospitals PSIs related to falls (4,176) Fall incidents data from Korea Institute for Healthcare Accreditation (2019) International Classification for Patient Safety conceptual framework Fall -Near miss: 29.2% Not done
-Adverse event: 60.2%
-Sentinel event: 10.6%
[A23] Hong & Kim (2021) Determine the factors affecting the time taken to detect a fall Retrospective cross-sectional study Medical institutions (Excluding psychiatric hospitals and Korean medicine hospitals) PSIs related to fall (3,470) Fall incidents data from Korea Institute for Healthcare Accreditation (2018) Not specified Fall -Near miss: 33.0% Not done
-Adverse event: 56.7%
-Sentinel event: 10.3%
[A24] Kim & Lee (2021) Analyze factors related to in-hospital death of injured patients by patient safety accidents Retrospective cohort study Hospitals with more than 100 beds Inpatients (1,529) Data from Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey (2013-2017) Not specified Injury -Survivors: 93.7% Not done
-Deaths: 6.3%
[A25] Kim & Lee (2021) Identify characteristics of fall incidents and fall rate among hospitalized children Retrospective cross-sectional study General and Tertiary general hospitals with more than 200 beds PSIs related to children (723) Data for those aged 0-19 years from Korea Institute for Healthcare Accreditation and the National Health Insurance Corporation (2018) Not specified Fall (0.01%) -No risk: 47.0% Not done
-Recovery after treatment without complication: 36.8%
-Temporary damage: 14.5%
-Long-term damage: 1.7%
[A26] Koo (2021) Identify and analyze characteristics of nurses’ medication errors Retrospective cross-sectional study A university hospital PSIs related to medication by nurse (677) Data from medication error reports (2017-2019) Not specified Medication related Nurse overwork, fatigue, inadequate confirmation of doctor’s prescription and misinterpretation, non-compliance with patient double check, lack of drug knowledge and training, carelessness for repetitive work, two or more tasks at the same time, communication problems (handover, verbal order, etc.)
-Wrong patient (14.9%)
-Wrong drug (11.3%) -Near miss: 56.0%
-Wrong dose (37.1%) -Adverse event: 44.0%
-Wrong time/fre- quency (18.5%) -Sentinel event: 0.0%
-Omission (12.4%)
-Extravasation/in- filtration (5.8%)
[A27] Shin & Won (2021) Analyze patient safety incidents trends and their associated factors Retrospective cross-sectional study General hospitals with more than 200 beds PSIs (16,215) Data from the Korea Institute for Healthcare Accreditation (2017-2019) Not specified Multiple Types Not done
-Falls (56.4%)
-Medication/trans- fusion (18.0%) -Near miss: 34.5%
-Surgery/anesthe- sia/examination (9.8%) -Adverse event: 56.7%
-Infection/contam- ination (2.8%) -Sentinel event: 8.8%
-Equipment/com- putational disorder (1.0%)
-Others (12.1%)
[A28] Jeon & Jeong (2022) Identify characteristics of patient safety incidents in medical institutions and factors affecting harm severity Retrospective cross-sectional study Medical institutions PSIs (12,512) Data from Korea Institute for Healthcare Accreditation (2018-2020) Not specified Multiple Types Not done
-Infection/contam- ination (3.2%) -Near miss: 42.0%
-Surgery/anesthe- sia, examination (14.7%) -Adverse event: 52.9%
-Falls (54.5%) -Sentinel event: 5.0%
-Transfusion, Medication/drug administration (26.1%)
-Medical equip- ment/computer system failure (1.5%)
[A29] Kang et al (2022) Compare adverse events between a VRE19) contact isolation group and a matched comparison group Retrospective cohort study A tertiary general hospital Hospitalized adult patients Electronic medical records for adult patients who were hospitalized (2015-2017) Not specified Multiple Types VRE patients Not done Not significantly associated with contact isolation
-VRE patients: 177 -Pressure ulcers (0.25%)
-Patients with no VRE history: 93,022 (98,529) -Falls (0.09%)
Patients with no VRE history
-Pressure ulcers (0.16%)
-Falls (0.13%)
[A30] Kim et al (2022) Evaluate TB18) misdiagnosis incidence, associated risk factors, and diseases causing misdiagnoses Prospective cohort study University hospitals TB cases notified be- tween 2011 and 2019 (8,886) Data from the Korean National Tuberculosis Surveillance System from 5 hospitals (2011-2019) Not specified Misdiagnosis (7.6%) Not done -PTB13) misdiagnosis: History of TB, chronic respiratory disease, autoimmune disease, acid-fast-bacilli smear-positive with TB PCR11) -negative respiratory specimen
-EPTB4) misdiagnosis: Patient gender, HIV5) infection, organ transplantation, CNS involvement
[A31] Kim et al (2022) Assess differences in adverse event rates among 15 regional public hospitals and identify their detailed characteristics Retrospective cross-sectional study Public hospitals with more than 200 beds Patients (7,500) Medical records data of 500 randomly selected patients discharged from each of the 15 regional public hospitals (2016) Not specified Multiple Types (9.9%) -Temporary Harm: 70.8% Not done
-Patient care–related (33.5%) -Prolonged Hospital Stay: 24.1%
-Drugs/fluids/blood-related (26.0%) -Permanent Harm: 0.2%
-Surgery/procedural-related (17.8%) -Sustain Life: 0.7%
-Infection-related (15.7%) -Death: 4.2%
-Diagnosis-related (7.0%)
[A32] Lee & Kim (2022) Identify predictors of falls based on risk level in general hospital inpatients Retrospective case-control study A general hospital Inpatients aged 18 years and over Data from electronic medical records (2017-2019) Not specified Fall Not done Factors by fall risk
-Fall group: 170 -Low-risk group: Defecation disorder, laxative use
-Non-fall group: 340 (510) -Medium-risk group: Disorientation
-High-risk group: Disorientation, hypoglycemic agent use
[A33] Yoon (2022) Identify factors related to medication errors in hospital-level healthcare facilities Retrospective cross-sectional study Hospitals (Excluding psychiatric, traditional medicine hospitals) PSIs related to medication (1,705) Data from Korea Institute for Healthcare Accreditation (2021) Not specified Medication related -Near miss: 70.4% Not done
-Adverse event: 26.1%
-Sentinel event: 3.5%
[A34] Yoon & Kang (2022) Determine severity of patient safety incidents and associated factors in Long-term Care Hospital settings Retrospective cross-sectional study Long-term care hospitals PSIs (5,316) Data from Korea Institute for Healthcare Accreditation (2018-2020) Not specified Multiple Types Not done
-Falls (81.4%) -Near miss: 22.8%
-Others (11.9%) -Adverse event: 55.6%
-Medication/examination/procedure (4.4%) -Sentinel event: 21.6%
-Meal (1.2%)
-Suicide/self-harm (1.1%)
[A35] Yoon et al (2022) Characterize medication errors from pre- scribing to use and monitoring in a medical intensive care unit Retrospective cross-sectional study A university hospital Adult patients (293) Electronic medical records for patients in the MICU9) (2017) Not specified Medication related (92.5%) Inappropriate dose, drug, and treatment duration
-Drug selection (27.8%)
-Dosage form (2.7%) -No harm: 64.8%
-Dose selection (35.5%) -Temporary harm: 32.4%
-Treatment duration (25.1%) -Permanent harm: 1.9%
-Dispensing (5.3%) -Life-threatening: 0.6%
-Administration (3.6%) -Death: 0.3%
-Monitoring (0.04%)
[A36] Cho et al (2023) Identify factors related to patient safety incidents in medical institutions to develop prevention strategies Retrospective cross-sectional study Medical institutions PSIs (45,137) Data from Korea Institute for Healthcare Accreditation (2019-2022) Not specified Multiple Types Not done
-Medication (18.4%)
-Falls (52.3%) -Near miss: 46.9%
-Harm (2.1%) -Adverse event: 48.0%
-Examination (4.5%) -Sentinel event: 5.1%
-Treatment/Procedure (0.9%)
-Operation (1.3%)
-Others (20.6%)
[A37] Cho et al (2023) Investigate the incidence, patient factors, and clinical outcomes of misdiagnosis of STEMI17) as NSTEMI10) Prospective cohort study Teaching hospitals Patients diagnosed with STEMI after coronary angiography (11,796) Data from the Korea Acute Myocardial Infarction Registry (Nov, 2011-Jun, 2020) Not specified Misdiagnosis (1.4%) Not done -Higher Odds: Previous heart failure, atypical chest pain, anemia, symptom-to-door time≥4 hours
-Lower Odds: SBP16) <100mm Hg, anterior ST elevation, left bundle-branch block on ECG3)
[A38] Han et al (2023) Describe and analyze medication errors reported by community pharmacists Retrospective cross-sectional study Community pharmacies PSIs related to medication (9,046) Medication error reports from the Korean Pharmaceutical Association (Jan, 2013-Jun, 2021) Not specified Medication related Not done
-Wrong drug (42.2%)
-Dosing error (26.9%)
-Wrong duration (12.9%) -Near miss: 88.3%
-Omission error (5.7%) -No harm: 1.3%
-Wrong form/route (3.3%) -Mild harm: 2.9%
-Wrong patient (1.7%) -Moderate harm: 1.5%
-Wrong count (0.6%) -Severe harm: 0.1%
-Wrong storage (0.1%) -Missing: 6.0%
-Expired medication (0.1%)
-Mislabeling (0.2%)
-Others (4.0%)
-Missing (2.6%)
[A39] Hong (2023) Investigateand analyze patient safety incidents in an emergency department by type, frequency, hospital, and patient factors Retrospective cross-sectional study Hospitals with more than 200 beds (Emergency department) PSIs (1,118) Data from Korea Institute for Healthcare Accreditation (2017-2021) Not specified Multiple Types -Near miss: 43.0% Not done
-Falls (33.1%)
-Medication (33.0%)
-Examination-related incidents (11.4%) -Adverse event: 51.7%
-Surgical, procedural/interventional, anesthesia, and transfusion incidents (4.1%)
-Medical equipment/device faults, contaminated medical supplies, consumable medical supplies issues (3.2%)
-Infections (3.0%) -Sentinel event: 5.3%
-Suicide, self-harm (0.5%)
-Other (11.6%)
[A40] Jeon & Jeong (2023) Determine the effect of nurses’ shift time on medication errors in hospitalized children Retrospective cross-sectional study General and Tertiary general hospitals PSIs involving children aged 0-9 years (365) Data from Korea Institute for Healthcare Accreditation (Jul, 2016-Dec, 2020) Not specified Medication related -Near miss: 54.5% Not done
-Adverse & Sentinel event: 45.5%
[A41] Kim & Lee (2023) Identify the impact of patient safety incidents on hospital stay length Retrospective case-control study Hospitals with more than 100 beds Inpatients Data from Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey (2016-2020) Not specified Multiple Types Not done Not done
-Falls (67.0%)
-Patients with incidents: 469 -Exposure to inanimate mechanical forces (8.5%)
-Exposure to accidents due to other and unspecified factors (10.0%)
-Patients without inci- dents: 1,876 (2,345) -Complications of medical and surgical care (0.4%)
-Others (14.0%)
[A42] Kim et al (2023) Determine predictors and risk factors of falls in hospitalized patients with cancer Retrospective case-control study A national cancer center Adult cancer patients aged 19 and older Data from medical records (2020) Not specified Fall Not done Number of attachment devices, medication, pain, walking problem, chemotherapy, fall risk score, caregiver presence
-Fall group: 282
-Non-fall group: 283 (565)
[A43] Kwon et al (2023) Identify fall risk factors and establish automatic risk assessments using electronic medical records of hospitalized patients Retrospective case-control study A tertiary general hospital Patients Electronic medical records for patients who were hospitalized (2017) Not specified Fall Not done 65 laboratory results (e.g., low BMI1), low blood pressure, low albumin, high fasting blood sugar, low RBC14) counts, high potassium) and 21 clinical/nursing assessment items (e.g., frequent bowel movements, 24 hour urine tests, imaging, biopsy, pain, IV tubes, unclear consciousness, medication)
-Fall group: 292
-Non-fall group: 1,168 (1,454)
[A44] Shim & Hong (2023) Investigate occurrence and risk levels of patient safety incidents in mental health department Retrospective cross-sectional study General and tertiary general hospitals with more than 200 beds (Psychiatric department) PSIs (521) Data from Korea Institute for Healthcare Accreditation (2017-2021) Not specified Multiple Types -Near miss: 31.7% Not done
-Falls (57.2%)
-Medication (14.4%) -Adverse event: 68.3%
-Suicide/self-harm (13.4%)
-Others (15.0%)
[A45] Shin et al (2023) Use a decision tree from patient safety incidents to identify vulnerable groups and provide key data Retrospective cross-sectional study Medical institutions PSIs (8,934) Data from Korea Institute for Healthcare Accreditation (2021) Not specified Multiple Types -Near miss: 45.9% Not done
-Fall (60.1%)
-Drug/transfusion error (18.2%)
-Examination error (4.0%)
-Injury (4.1%) -Adverse event (including sentinel event): 54.1%
-Treatment/procedure (1.7%)
-Medical materials contamination (0.6%)
-Infection (0.6%)
-Others (10.7%)

1) BMI = Body mass index,

2) CNS = Central nervous system,

3) ECG = Electrocardiogram,

4) EPTB = Extrapulmonary tuberculosis,

5) HIV = Human immunodeficiency virus,

6) HMV = Home mechanical ventilation,

7) ICU = Intensive care unit,

8) IV PCA = Intravenous patient controlled analgesia,

9) MICU = Medical intensive care unit,

10) NSTEMI = Non ST segment elevation myocardial infarction,

11) PCR = Polymerase chain reaction,

12) PSI = Patient safety incident,

13) PTB = Pulmonary tuberculosis,

14) RBC = Red blood cell,

15) RN-HPPD = Registered nurse hours per patient day,

16) SBP = Systolic blood pressure,

17) STEMI = ST segment elevation myocardial infarction,

18) TB = Tuberculosis,

19) VRE = Vancomycin-resistant enterococci

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Nursing-sensitive Indicators in East Asian Hospitals: A Scoping Review2024 December;30(2)

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