Toward an Integrated Simulation Approach for Predicting and Preventing Technology-Induced Errors in Healthcare: Implications for Healthcare Decision-Makers
Notice bibliographique
Résumé
Research has indicated that health information technology has the potential to reduce medical error and the chances of an adverse event occurring. However, research has indicated that poorly designed systems may inadvertently lead to error (technology-induced error). In this paper, we describe our most recent work in developing a new framework for the integration of multiple forms of simulation to ensure that systems are safe by predicting and preventing technology-induced error in healthcare. The approach taken involves the integration of "clinical simulations" with computer-based simulations. In a case study, the combination of clinical simulations (i.e., involving video analysis of health professionals interacting with computerized physician order entry) and the use of computer modelling and simulation tools is described. In our work, we first employ clinical simulation to obtain baseline error rates. Next, we input data from the clinical simulations into a computer-based simulation and modelling tool to assess the impact of specific aspects of system and interface design upon error rates. The practical implications of combining the advantages of clinical simulation with "in the box" computer-based simulation to predict the impact of healthcare information systems (HIS) are discussed. Implications of this work for healthcare institutions and policy decision-making are explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».