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Enregistrement W3035449796 · doi:10.2196/18103

Opportunities and Recommendations for Improving Medication Safety: Understanding the Medication Management System in Primary Care Through an Abstraction Hierarchy

2020· article· en· W3035449796 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew Baumgartner, Taylor Kunkes, Collin M. Clark, Laura Brady, Scott V. Monte, Ranjit Singh, Robert G. Wahler, Huei-Yen Winnie Chen

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueErgonomics and Human Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity at BuffaloNational Institutes of Health
Mots-clésSociotechnical systemPatient safetyHarmSAFERHealth careHierarchyPsychological interventionTriageMedicineMedical emergencyNursingPsychologyKnowledge managementComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite making great strides in improving the treatment of diseases, the minimization of unintended harm by medication therapy continues to be a major hurdle facing the health care system. Medication error and prescription of potentially inappropriate medications (PIMs) represent a prevalent source of harm to patients and are associated with increased rates of adverse events, hospitalizations, and increased health care costs. Attempts to improve medication management systems in primary care have had mixed results. Implementation of new interventions is difficult because of complex contextual factors within the health care system. Abstraction hierarchy (AH), the first step in cognitive work analysis (CWA), is used by human factors practitioners to describe complex sociotechnical systems. Although initially intended for the nuclear power domain and interface design, AH has been used successfully to aid the redesign of numerous health care systems such as the design of decision support tools, mobile patient monitoring apps, and a telephone triage system. OBJECTIVE: This paper aims to refine our understanding of the primary care office in relation to a patient's medication through the development of an AH. Emphasis was placed on the elements related to medication safety to provide guidance for the design of a safer medication management system in primary care. METHODS: The AH development was guided by the methodology used by seminal CWA literature. It was initially developed by 2 authors and later fine-tuned by an expert panel of clinicians, social scientists, and a human factors engineer. It was subsequently refined until an agreement was reached. A means-ends analysis was performed and described for the nodes of interest. The model represents the primary care office space through functional purposes, values and priorities, function-related purposes, object-related processes, and physical objects. RESULTS: This model depicts the medication management system at various levels of abstraction. The resulting components must be balanced and coordinated to provide medical treatment with limited health care resources. Understanding the physical and informational constraints on activities that occur in a primary care office depicted in the AH defines areas in which medication safety can be improved. CONCLUSIONS: Numerous means-ends relationships were identified and analyzed. These can be further evaluated depending on the specific needs of the user. Recommendations for optimizing a medication management system in a primary care facility were made. Individual practices can use AH for clinical redesign to improve prescribing and deprescribing practices.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0070,015
Communication savante0,0130,026
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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