Information Display in the Intensive Care Unit – Considerations for System Design and Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare working environments are complex, and intensive care units (ICUs) are particularly complex due to the influx of data to the healthcare professionals who are providing continuous care to the most critically ill patients. Systems that are designed to work in these environments should take into consideration varied patient conditions, the clinical professionals who use these systems, and the features and performance requirements that will support their efforts to provide care to their patients. We suggest that developing systems that will meet these challenges requires customized design approach, including cognitive system engineering. Until recently, this work domain has been largely ignored by manufacturers of patient monitoring systems. This panel brought together two separate teams who have been using such an approach independently to design new systems for information integration and display in ICU settings. The goals of this panel discussion were to take a close look at the tools and methods that are being used for such a cognitive system engineering approach to the design processes, and to review the recommendations and concepts that are emerging from these processes from each of the two independent teams. This paper summarizes the presentations made during the panel by the two teams regarding updates of ongoing work followed by a lively discussion between panelists and the symposium participants in the audience. Each team had its unique design process that was customized to the specific target ICU, the available resources and goals. The designed systems have original features that evolve from the unique needs of the target unit, yet the designs also share some common features.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».