Applying Risk Management Principles to Medical Devices Performance Assurance Program—Defining the Process
Notice bibliographique
Résumé
Biomedical Instrumentation & Technology 401 The management of medical devices entails a number of essential components. These include technology assessment, acquisition, inventory control, repair service, in-service education, performance assurance (PA), etc. The PA program, in some cases referred to as preventive maintenance (PM), deals with device operation, performance, and safety. In this paper, PM is regarded as a specific subcomponent or activity of the PA program. The PA program is defined as “a planned and scheduled method of performing inspections for performance verification, preventive maintenance, and safety testing.”1 In this context, performance verification (PV) entails testing according to a written procedure to ensure that equipment is performing within specified performance limits and PM is a planned periodic procedure for cleaning, lubricating, adjusting, and replacing components whose failure may impair equipment function. Safety testing (ST) in this context is performed to verify that equipment is in compliance with electrical safety requirements. Therefore, PA=PV+PM+ST. A similar equation was described by Ridgway2 but with slightly different terminology. In practice, performance assurance includes management of the program and development of test protocols/procedures.
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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 | 0,021 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».