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Enregistrement W2056199401 · doi:10.12927/hcq.2012.22845

From Discovery to Design: The Evolution of Human Factors in Healthcare

2012· article· en· W2056199401 sur OpenAlexafffund
Joseph A Cafazzo, Olivier St-Cyr

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesUniversity Health Network
Mots-clésHealth careBest practiceHealth administrationBusinessNursingMedicinePolitical sciencePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I n some respects, the use of human factors engineering (HFE) methods in healthcare has been transformative.However, as measurable progress has been limited in patient safety, these challenges continue.Where is HFE headed to address these challenges?We look at the progress and difficulties HFE faces in today's complex healthcare environment. Human factors in Safety ResearchApplications of HFE in system design can be traced back to the mid-1900s.Post-World War II, many engineers were preoccupied with the safety of transportation systems.As a result, human factors became prominent in domains such as aviation and the military.Applying HFE principles in these domains gave rise to fundamental conceptual frameworks to understand the relationships between humans and complex technology.For example, in the aviation industry, human factors specialists studied a series of elements influencing flight deck design, contributing to a culture shift that promoted the importance of safety in such complex socio-technical systems.From the mid-1970s to mid-1980s, much of the HFE attention focused on process control systems.Industrial events such as the Three Mile Island nuclear incident and the Bhopal industrial disaster reminded us that despite the successful HFE integration in some domains, the process control industry had partially failed to implement HFE methodologies.A series of inquiries followed these incidents, resulting in several regulatory documents outlining how HFE must systematically be incorporated in system design (Meister 1999). Human factors and HealthcareApplications of HFE principles to the domain of healthcare are relatively new.Although some references to human factors in healthcare date back to the 1980s and early 1990s (Leape 2004), it was the work of James Reason in 1995 that contributed to increasing the scope of HFE practices to healthcare systems.Reason reviewed HFE contributions to the domain of healthcare and introduced the concepts of active and latent failures.The former are errors committed by users of the systems (e.g., a doctor administers the wrong medication).The latter are errors created at the organizational level of the design (e.g., inadequate procedures, incomplete training, poor labelling choices etc.) and may lie dormant for several days, months or even years until triggered by a collection of local factors.Among other things, Reason's work emphasized the importance of considering team and organizational factors in the design of safety critical systems as well as avoiding the culture of "blaming the users" and embracing a culture of understanding the root causes of adverse events (Reason 1995).One of the early empirical demonstrations of the significant impact of using HFE design techniques on medical systems was shown in a redesign of the user interface of a commercially available patient-controlled analgesia (PCA) pump (Lin et al. 1998).The authors conducted an evaluation comparing their redesign to the original design.The results showed a significant decrease in programming time, a lower mental workload and fewer errors.These findings clearly demonstrated the applicability From Discovery to Design: The Evolution of Human Factors in Healthcare

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,038
Communication savante0,0160,016
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations138
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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