Utilizing Simulation to Identify Latent Safety Threats During Neonatal Magnetic Resonance Imaging Procedure
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Transfer of infants for magnetic resonance imaging (MRI) from the neonatal intensive care unit (NICU) requires exposure to unfamiliar environments and involve multiple complex human and system interactions, which can compromise patient safety. In situ simulation (ISS) offers an opportunity to identify latent safety threats (LSTs) that may occur during this high-risk procedure. Our primary aim was to use ISS to identify modifiable LSTs during the MRI procedure: involving neonatal transport to/from NICU to the MRI and the MRI scan. Secondarily, we compared the overall performance and needs of specialized versus nonspecialized transport personnel. METHODS: In situ simulations of the MRI procedure (transport and scan) were performed for 9 months involving specialized and nonspecialized transport personnel. Two simulation scenarios were used, one involving an intubated infant and one nonintubated infant. After each simulation, participants underwent a standardized debriefing and answered questionnaires on safety threats and team function. The results were then used to identify and implement mitigation strategies. RESULTS: Among 10 simulations completed, 7 were by specialized and 3 by nonspecialized teams. In total, 116 LSTs were identified (22 involving medication, 12 equipment, and 82 resources/system issues). Preprocedure deliberation with anticipation/preparedness for patient deterioration, and the need for clinical checklists and protocols were identified as important requirements. After completion of the project, protocols (ie, sedation), checklists (ie, pretransport), and policies (ie, environmental orientation) were adapted to address the gaps. CONCLUSIONS: In situ simulations were able to identify important safety risks during transport of neonatal patients from the NICU to the MRI suite, informing changes in MRI transport policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».