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Enregistrement W2151062237 · doi:10.1136/qhc.12.4.291

Less is (sometimes) more in cognitive engineering: the role of automation technology in improving patient safety

2003· article· en· W2151062237 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Technology and Patient Monitoring
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAction (physics)Patient safetyCognitive ergonomicsAutomationAviationRisk analysis (engineering)ImperfectComputer scienceTechnological revolutionHealth careKnowledge managementMedicinePoison controlHuman factors and ergonomicsEngineeringArtificial intelligenceMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a tendency to assume that medical error can be stamped out by automation. Technology may improve patient safety, but cognitive engineering research findings in several complex safety critical systems, including both aviation and health care, show that more is not always better. Less sophisticated technological systems can sometimes lead to better performance than more sophisticated systems. This “less is more” effect arises because safety critical systems are open systems where unanticipated events are bound to occur. In these contexts, decision support provided by a technological aid will be less than perfect because there will always be situations that the technology cannot accommodate. Designing sophisticated automation that suggests an uncertain course of action seems to encourage people to accept the imperfect advice, even though information to decide independently on a better course of action is available. It may be preferable to create more modest designs that merely provide feedback about the current state of affairs or that critique human generated solutions than to rush to automate by creating sophisticated technological systems that recommend (fallible) courses of action.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,325 · 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