The Helpful or Hindering Effects of In-Hospital Patient Monitor Alarms on Nurses
Notice bibliographique
Résumé
Patient monitors generate alarms to signal changes in vital signs. Some research suggests these alarms can improve patient safety. Other reports caution that these systems generate false alarms and create nursing workflow interruptions. These findings require contextualization by qualitatively investigating the lived experiences of nurses working with these monitors. Research into the dynamics involved in nursing responses to alarms can provide insights for monitor development and implementation. This study's purposes were (1) to describe the frequency of alarms generated by patient monitors and nursing responses and (2) to report nurses' explanations of the impact of alarms on workflow and strategies for responding to alarms. Forty-nine hours of observations and 14 interviews were conducted at a Canadian medical center. Four hundred forty-six monitor alarms (1 every 6.59 minutes) were observed. Of these, 70% had no immediate response from nurses. Furthermore, 34 red alarms (potential life-threatening) were observed, with 41% having no immediate response. Nurses reported feeling overloaded by alarm frequency. They described learning to interpret alarm data and developing workaround strategies (eg, ignoring alarms). Paradoxically, alarms prompted nurses to regularly consider and interpret patient information. We suggest the interpretive work associated with workarounds may hold benefits mitigating the potential harms of ignoring alarms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».