Combining two forms of simulation to predict the potential impact of interface design on technology-induced error in healthcare
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper will describe how simulations of clinical activity (involving human subjects carrying out clinical tasks) and mathematical computer-based simulations can be linked to forecast the impact of interface design features upon medical errors in healthcare information technology. The paper describes our approach in two phases. In Phase 1 a clinical simulation was conducted involving 10 physicians who were asked to use a hand-held prescription writing application to enter and record medications administered during a simulated clinical interaction. In this phase of the study data arising from the clinical simulation was collected and then analyzed using qualitative approaches to assess the relationship between aspects of interface design (i.e. usability problems) and medication error prescribing rates. In Phase 2, the base rates for error associated with specific types of usability problems (from Phase 1) formed the input into a computer-based mathematical simulation. Using this approach, comparative graphs of total mistakes and slips from Phase 1 were forecasted over time. The work described in this paper is unique in health care as it directly connects two distinct forms of simulations: (1) clinical simulations of user behavior and (2) mathematical simulation to forecast error rates over time. This approach links clinical simulations with computer simulations and demonstrates the impact of aspects of interface design upon medical error.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle