No description available.

No description available.

The so called “ByggaF-method” is a relatively new Swedish method to stop moisture from being built into a building. The method should prevent damages on buildings as a result of mould growth and moisture. The purpose of the method is to include moisture control in the entire construction process, from the projecting phase and all the way to the management phase. Up until now, there is no proof if the method is profitable or not and no studies have been made on the topic. Therefore the rationale of this study is to show if a part of the method is in fact profitable from a financial point of view. The study is based on a renovation project of a building from the 1960 s in the outskirts of Stockholm. The building went through a major renovation 2006 which was poorly executed and led to major indoor environment problems. The current property owner consequently wanted the new renovation to be executed in a highly secure way from a moisture control point of view. One part of the method is that there is a full time moisture safety inspector at the construction site who ensures that the moisture control plan, which has been established during the projecting phase, is followed. Any deviation from this plan is documented and a deviation report is made. The study is based on these deviation reports. The reports have been analysed and calculations have been carried out to estimate the cost of the potential damages that could have occurred if the deviations had not been detected. This has led to a figure on how profitable the method really is.

Bakgrund: Säkerhetskulturen genomsyrar patientsäkerhetsarbetet i hela organisationen och kommer till uttryck i individers och gruppers handlingar. Ett exempel inom hälso- och sjukvården är avvikelsehanteringen där handlingar som har lett eller hade kunnat leda till något oönskat beträffande patientsäkerheten dokumenteras i ett avvikelsehanteringssystem. För att ha ett tydligt fokus på omvårdnad och den grundutbildande sjuksköterskan studerades i detta examensarbete avvikelserapporter skrivna av allmänsjuksköterskor. Syfte: Syftet med detta examensarbete var att, med fokus på patientsäkerhet, utforska hur olika dimensioner av säkerhetskultur kan ta sig empiriska uttryck i allmänsjuk-sköterskors avvikelserapporter. Metod: En analys av 52 avvikelserapporter från ett sjukhus, skrivna av allmänsjuksköterskor, gjordes med hjälp av en kvalitativ deduktiv innehållsanalys. En kategoriseringsmatris som beskriver olika dimensioner av säkerhetskultur togs fram. Dimensionerna var följande: Öppenhet i kommunikationen, Information, Möjlighet till organisatoriskt lärande, Icke straff- och skuldbeläggande kultur, Samarbete och samordning, Bemanning samt Ledning och organisation. Respektive empiriskt uttryck för dimensionerna av säkerhetskultur som identifierades i avvikelserapporterna kategoriserades sedan utifrån kategoriseringsmatrisen. Resultat: Resultatet visade att samtliga dimensioner av säkerhetskultur kunde ta sig empiriska uttryck i de analyserade avvikelserapporterna även om det skiljde sig åt mellan de olika dimensionerna avseende hur stora delar av respektive dimension som det kunde identifieras uttryck för. Konklusion: Genom den valda metoden kunde empiriska uttryck för olika dimensioner av säkerhetskultur identifieras i allmänsjuksköterskors avvikelserapporter. Ingen fullständig bild av respektive dimension kunde dock erhållas och ett större urval hade sannolikt givit ett resultat med större variation och djup. / Background: Safety culture influences the work with patient safety throughout the whole organization and is expressed by the actions of individuals and groups. An example within healthcare is the incident report in which incidents and near misses are being documented in an incident handling system. In order to have a clear focus on nursing and the undergraduate nurse, only incident reports written by undergraduate nurses (i.e. registered nurses without specialization on advanced level) were analyzed. Purpose: The purpose of this degree project was, with focus on patient safety, to explore how different dimensions of safety culture can be expressed empirically in incident reports written by undergraduate nurses. Method: An analysis of 52 incident reports from one hospital, written by undergraduate nurses, was made by using a qualitative deductive content analysis. A categorization matrix describing different dimensions of safety culture was developed. The dimensions were: Openness in the communication, Information, Opportunity of organizational learning, Non-punitive and no-blame culture, Cooperation and coordination, Staffing and Management and organization. Each empirical expression of the dimensions of safety culture that was identified in the incident reports was then categorized by the categorization matrix. Results: Empirical expressions of all dimensions of safety culture could be identified in the analyzed incident reports. However the expressions differed in terms of variation between the different dimensions. Conclusion: Empirical expressions of different dimensions of safety culture could, through the chosen method, be identified in undergraduate nurses’ incident reports. However no complete picture of the different dimensions could be received and a bigger sample size would most likely have produced a result with bigger variation and depth.

Varje år drabbas patienter av vårdskador orsakade av hälso- och sjukvården. Avvikelserapportering är en viktig del i patientsäkerhetsarbetet för att förhindra vårdskador och således även en viktig del i allmänsjuksköterskans arbetsuppgifter. Trots det förekommer troligtvis stora mörkertal i rapporteringen av avvikelser inom hälso- och sjukvården. Syftet med studien är att undersöka allmänsjuksköterskans attityder till avvikelserapportering. Halvstrukturerade intervjuer genomfördes på två somatiska vårdavdelningar på ett sjukhus i södra Sverige. Det insamlade datamaterialet analyserades med hjälp av en kvalitativ innehållsanalys. I studiens resultat framkommer både faktorer som påverkar sjuksköterskan att skriva avvikelserapporter och faktorer som leder till tvekan inför att rapportera avvikelser. Faktorer som påverkade sjuksköterskan att skriva avvikelserapporter var hög allvarlighetsgrad på avvikelsen, viljan att förbättra omvårdnaden och patientsäkerheten, förekomsten av feedback och ett tillåtande arbetsklimat. Tidsbrist visade sig vara en faktor som kunde påverka sjuksköterskan till att tveka inför att skriva avvikelserapporter, dock endast vid händelser av mildare allvarlighetsgrad. Det framkom även att det förekom rädslor för att skriva avvikelserapporter på sig själv, att peka ut kollegor samt att förekomma i avvikelserapporter. / Every year, patients suffer from damage caused by the health services. Incident reporting is an important part in the work for an improved patient safety. Despite the fact that incident reporting is one of the nurses’ responsibilities, underreporting is still an issue within the health services. The aim of this study is to investigate the nurses’ attitudes towards incident reporting. Semi-structured interviews were conducted at two somatic wards in the south of Sweden. A content analysis was used to analyse and to categorize the collected data. The results show that there are numerous factors that influence nurses’ tendency to write incident reports. Factors that effected nurses to write incident reports were the severity of the event, the will to improve the care and patient safety, the existence of feedback and permissive workplace. The lack of time was a factor that led to hesitation about writing an incident report when the event was considered not to severe. The results also show that the nurses felt hesitation to write incident reports that included themselves, fear to occur in an incident report and hesitation about writing incident reports that included their colleagues.

This report explores whether machine learning methods such as regression and classification can be used with the goal of estimating the resolution time of trouble tickets in a telecommunications network. Historical trouble ticket data from Telenor were used to train different machine learning models. Three different machine learning classifiers were built: a support vector classifier, a logistic regression classifier and a deep neural network classifier. Three different machine learning regressors were also built: a support vector regressor, a gradient boosted trees regressor and a deep neural network regressor. The results from the different models were compared to determine what machine learning models were suitable for the problem. The most important features for estimating the trouble ticket resolution time were also investigated. Two different prediction scenarios were investigated in this report. The first scenario uses the information available at the time of ticket creation to make a prediction. The second scenario uses the information available after it has been decided whether a technician will be sent to the affected site or not. The conclusion of the work is that it is easier to make a better resolution time estimation in the second scenario compared to the first scenario. The differences in results between the different machine learning models were small. Future work can include more information and data about the underlying root cause of the trouble tickets, more weather data and power outage information in order to make better predictions. A standardised way of recording and logging ticket data is proposed to make a future trouble ticket time estimation easier and reduce the problem of missing data. / Den här rapporten undersöker om maskininlärningsmetoder som regression och klassificering kan användas för att uppskatta hur lång tid det tar att lösa en felanmälan i ett telenät. Data från tidigare felanmälningar användes för att träna olika maskininlärningsmodeller. Tre olika klassificerare byggdes: en support vector-klassificerare, en logistic regression-klassificerare och ett neuralt nätverk-klassificerare. Tre olika regressionsmodeller byggdes också: en support vector-regressor, en gradient boosted trees-regressor och ett neuralt nätverk-regressor. Resultaten från de olika modellerna jämfördes för att se vilken modell som är lämpligast för problemet. En undersökning om vilken information och vilka datavariabler som är viktigast för att uppskatta tiden det tar att lösa felanmälan utfördes också. Två olika scenarion för att uppskatta tiden har undersökts i rapporten. Det första scenariot använder informationen som är tillgänglig när en felanmälan skapas. Det andra scenariot använder informationen som finns tillgänglig efter det har bestämts om en tekniker ska skickas till den påverkade platsen. Slutsatsen av arbetet är att det är lättare att göra en bra tidsuppskattning i det andra scenariot jämfört med det första scenariot. Skillnaden i resultat mellan de olika maskininlärningsmodellerna var små. Framtida arbete inom ämnet kan använda information och data om de bakomliggande orsakerna till felanmälningarna, mer väderdata och information om elavbrott. En standardiserad metod för att samla in och logga data för varje felanmälan föreslås också för att göra framtida tidsuppskattningar bättre och undvika problemet med datapunkter som saknas.

Välfärdsomsorg som i Sverige bedrivs enligt hälso- och sjukvårdslagen samt socialtjänstlagen är enligt lag skyldig att bedriva en systematisk kvalitetsutveckling. I denna kvalitetsutveckling inkluderas att arbeta med identifiering av brister samt risker för brister. Detta sker genom att personal i omsorgsverksamheter systematiskt ska rapportera avvikelser varpå ett avvikelsearbete påbörjas. Avvikelsearbetet leder till åtgärder i verksamheter och är därmed ett relativt omedelbart kvalitetsutvecklande. Samtidigt fyller avvikelsearbetet en funktion på en mer aggregerad nivå då det i statistiska sammanställningar kan ge fingervisning om hur verksamheter bedrivs samt att brister, och eventuella behov, tydliggörs. Statistiskt underlag samt tydliggjorda brister och behov kan i sin tur användas för att underbygga beslut som berör verksamheterna, både beslut inom verksamheter men också politiska beslut som sätter ramar och förutsättningar för organisationer och verksamheter. Således kan avvikelsearbete mynna ut i ett av de flera kvalitetsmått vilka i vårt samhälle idag är avgörande för att kunna utvärdera att offentligt bekostad välfärd dels är effektiv men också av god kvalité. Det finns idag en utbredd kritik av den samhälleliga styrmodell som kallas New Public Management. Kritiken riktar bland annat in sig på de stora krav av uppföljning och utvärdering som är både resurskrävande och riskfyllda i den mening att utvärdering och mätning av kvalité kan innehålla skevheter och föra med sig missvisande resultat. Kritik förs också fram mot att det administrativa arbetet tar över tid och resurser från kärnverksamheten, i den här studien äldreomsorg. Föreliggande studie syftar till att undersöka hur personal inom äldreomsorgens särskilda boende upplever deras avvikelsearbete utifrån begreppet organisationskultur. Det är av relevans att höra hur den personal som arbetar med avvikelsearbete upplever sitt arbete med kvalitetsutveckling. Avvikelsearbete som arbetsuppgift medför nämligen möjliga utmaningar: personal inom äldreomsorg är en av de personalgrupper i samhället som är mest belastad arbetsmiljömässigt, avvikelsearbete kan vara laddat med en känsla av utpekande av syndabockar, det finns incitament för organisationer att visa upp en yta av att kvalitetsarbete pågår. Studien har genomförts som en fallstudie med kvalitativ ansats där sju semistrukturerade intervjuer med vårdbiträden samt undersköterskor från en och samma arbetsgrupp har gjorts under våren 2018. Resultatet går i linje med tidigare forskning som lyfter fram olika aspekter som relevanta för ett framgångsrikt avvikelsearbete: kommunikation och dialog med kollegor och chef, uppmuntran från chef, tydlig struktur för hur avvikelsearbetet bedrivs. Resultatet visar också på aspekter som kan lyftas fram som brister i avvikelsearbetet: hur personal kompenserar för att hinna med sitt arbete, att avvikelser gällande vissa brister inte alltid rapporteras. För att tolka och analysera studiens resultat används socialpsykologen Edgar Scheins arbete om organisationskultur samt företagsekonomen Mats Alvessons arbete om mekanismer inom organisationer. / Welfare Care that in Sweden is given according to laws regulating health care and social services is obligated to secure systematic quality improvement. Risk management through deviation reports is a part of this quality improvement which can affect the welfare care rather immediate. Deviation reports can also be used in statistical overviews where both risks and needs within the given care can be accentuated. As a consequence, information about risk, needs and statistical overviews can also be used for decision-making in both care organisations and in policy decisions that sets the framework for the welfare care given. Hence, deviation reports can be used as one of several quality indicators that today is fundamental in the evaluation of the quality of publicly financed welfare care. Criticism of New Public Management as a control model in welfare address the heavy demands of evaluation, auditing and monitoring which implicates risks of skewness and misguiding results. Criticism also points out that the administrative work that follows with NPM takes time and resources from the welfare cares main focus which in this paper is care for the elderly. This paper aims to examine how staff within elderly care homes experience their work with deviation reports regarding the concept of organizational culture. It is of relevance to examine this since these staff are the ones producing the evidence on which decisions are based. Also, statistics shows that staff within elder care is highly over represented in regard to risk in the work environment. Deviation reporting is also filled with challenges like avoiding the sensation of pointing out a scapegoat or someone to blame. There are also incentives for organisations to keep a facade that their operations are fully functional. This study has been completed as a case study through a qualitative approach where seven semi-structured interviews with assistant nurses and nurses aides from a single work group has been made during spring 2018. The result is in line with earlier research that points out different aspects that are of relevance for successful work with deviation reports. The results also point out aspects that can be regarded as flaws within the work of deviation reports. To interpret and analyse the result of this study two main perspectives has been used; social psychologist Edgar Scheins work on organizational culture and professor of business administration Mats Alvessonswork on mechanisms within organizations.