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Enregistrement W2256298703 · doi:10.1002/j.2334-5837.2012.tb01352.x

4.2.3 A Systems Approach to Medical Device Compliance with IEC 60601–1:2005

2012· article· en· W2256298703 sur OpenAlexaboutno aff
Chad Gibson, Fritz Eubanks, Felicia Hobson

Notice bibliographique

RevueINCOSE International Symposium · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical engineeringRisk analysis (engineering)UsabilityMedical equipmentComputer scienceReliability engineeringEngineeringSystems engineeringEngineering managementBusinessMedicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The development of electrical medical devices requires compliance with a host of regulations and standards to help ensure their safety and effectiveness. One of the most notable additions in recent years is the 3 rd Edition of IEC 60601‐1 (IEC 60601–1, 2005), “Medical electrical equipment – General requirements for basic safety and essential performance.” Medical devices sold to the European Community and Canada must comply with the standard in 2012, and devices in the U.S. and other countries must follow shortly thereafter. This standard represents a sea change in the way medical devices are typically developed, and includes a heavy reliance on safety risk management and usability engineering processes. This paper presents the systems engineer as the ideal candidate to lead these activities and facilitate device development; the standard impacts many areas (e.g., engineering, regulatory, human factors, and project management) and requires a methodical approach to implement in a cost‐effective manner while ensuring safety and effectiveness of the device. This paper details techniques developed to efficiently comply with the standard, leveraging existing systems engineering practices and emerging methods such as Model Based Systems Engineering.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,311 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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