A new approach to alarm management: mitigating failure-prone systems
Notice bibliographique
Résumé
Alarm management that effectively reduces alarm fatigue and improves patient safety has yet to be convincingly demonstrated. The leaders of our newly constructed children’s hospital envisioned and created a hospital department dedicated to tackling this daunting task. The Clinical Logistics Center (CLC) is the hospital’s hub where all of its monitoring technology is integrated and tracked twenty-four hours a day, seven days a week by trained paramedics. Redundancy has been added to the alarm management process through automatic escalation of alarms from bedside staff to CLC staff in a timely manner. The paramedic alerting the bedside staff to true alarms based on good signal quality and confirmed by direct visual confirmation of the patient through bedside cameras distinguishes true alarms from nuisance/false alarms in real time. Communication between CLC and bedside staff occurs primarily via smartphone texts to avoid disruption of clinical activities. The paramedics also continuously monitor physiologic variables for early indicators of clinical deterioration, which leads to early interventions through mechanisms such as rapid response team activation. Hands-free voice communication via room intercoms facilitates CLC logistical support of the bedside staff during acute clinical crises/resuscitations. Standard work is maintained through protocol-driven process steps and serial training of both bedside and CLC staff. This innovative approach to prioritize alarms for the bedside staff is a promising solution to improving alarm management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».