Evaluation of an Anesthesia Dashboard Functional Model Based on a Manufacturer-Independent Communication Standard: Comparative Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current anesthesia workspaces consist of several technical devices, such as patient monitors, anesthesia machines, among others. Commonly, they are produced by different manufacturers; thus, they differ in terms of their modus operandi, user interface, and representation of alarms. Merging the information from these devices using a single joint protocol and displaying it in a single graphical user interface could lead to a general improvement in perioperative management. For this purpose, the recently approved and published Institute of Electrical and Electronics Engineers 11073 service-oriented device connectivity standard was implemented. OBJECTIVE: This paper aims to develop and then evaluate an anesthesia workstation (ANWS) functional model in terms of usability, fulfillment of clinical requirements, and expected improvements in patient safety. METHODS: To compare the self-developed ANWS with the conventional system, a pilot observational study was conducted at the University Hospital Aachen, Germany. A total of 5 anesthesiologists were asked to perform different tasks using the ANWS and then the conventional setup. For evaluation purposes, response times were measured and an interaction-centered usability test with an eye-tracking system was carried out. Finally, the subjects were asked to fill in a questionnaire in order to measure user satisfaction. RESULTS: Response times were significantly higher when using the ANWS, but decreased considerably after one repetition. Furthermore, usability was rated as excellent (≥95) according to the System Usability Scale score, and the majority of clinical requirements were met. CONCLUSIONS: In general, the results were highly encouraging, considering that the ANWS was only a functional model, as well as the lack of training of the participants. However, further studies are necessary to improve the universal user interface and the interplay of the various networked devices.
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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 | 0,002 | 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 ».