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Enregistrement W2232974535 · doi:10.2196/humanfactors.5098

Changes in Default Alarm Settings and Standard In-Service are Insufficient to Improve Alarm Fatigue in an Intensive Care Unit: A Pilot Project

2016· article· en· W2232974535 sur OpenAlexvenueno aff
Azizeh Sowan, Tiffany Michelle Gomez, Albert Tarriela, Charles C. Reed, Bruce Paper

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Technology and Patient Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésALARMService (business)Intensive care unitUnit (ring theory)Medical emergencyBusinessPsychologyMedicineEngineeringIntensive care medicineMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical alarm systems safety is a national concern, specifically in intensive care units (ICUs) where alarm rates are known to be the highest. Interventional projects that examined the effect of changing default alarm settings on overall alarm rate and on clinicians' attitudes and practices toward clinical alarms and alarm fatigue are scarce. OBJECTIVE: To examine if (1) a change in default alarm settings of the cardiac monitors and (2) in-service nursing education on cardiac monitor use in an ICU would result in reducing alarm rate and in improving nurses' attitudes and practices toward clinical alarms. METHODS: This quality improvement project took place in a 20-bed transplant/cardiac ICU with a total of 39 nurses. We implemented a unit-wide change of default alarm settings involving 17 parameters of the cardiac monitors. All nurses received an in-service education on monitor use. Alarm data were collected from the audit log of the cardiac monitors 10 weeks before and 10 weeks after the change in monitors' parameters. Nurses' attitudes and practices toward clinical alarms were measured using the Healthcare Technology Foundation National Clinical Alarms Survey, pre- and postintervention. RESULTS: Alarm rate was 87.86 alarms/patient day (a total of 64,500 alarms) at the preintervention period compared to 59.18 alarms/patient day (49,319 alarms) postintervention (P=.01). At baseline, Arterial Blood Pressure (ABP), Pair Premature Ventricular Contractions (PVCs), and Peripheral Capillary Oxygen Saturation (SpO2) alarms were the highest. ABP and SpO2 alarms remained among the top three at the postproject period. Out of the 39 ICU nurses, 24 (62%) provided complete pre- and postproject survey questionnaires. Compared to the preintervention survey, no remarkable changes in the postproject period were reported in nurses' attitudes. Themes in the narrative data were related to poor usability of cardiac monitors and the frequent alarms. The data showed great variation among nurses in terms of changing alarm parameters and frequency of replacing patients' electrodes. Despite the in-service, 50% (12/24) of the nurses specified their need for more training on cardiac monitors in the postproject period. CONCLUSIONS: Changing default alarm settings and standard in-service education on cardiac monitor use are insufficient to improve alarm systems safety. Alarm management in ICUs is very complex, involving alarm management practices by clinicians, availability of unit policies and procedures, unit layout, complexity and usability of monitoring devices, and adequacy of training on system use. The complexity of the newer monitoring systems requires urgent usability testing and multidimensional interventions to improve alarm systems safety and to attain the Joint Commission National Patient Safety Goal on alarm systems safety in critical care units.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations91
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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