Human Factors Analysis of Latent Safety Threats in a Pediatric Critical Care Unit*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify unique latent safety threats spanning routine pediatric critical care activities and categorize them according to their underlying work system factors (i.e., "environment, organization, person, task, tools/technology") and associated clinician behavior (i.e., "legal": expected compliance with or "illegal-normal": deviation from and "illegal-illegal": disregard for standard policies and protocols). DESIGN: A prospective observational study with contextual inquiry of clinical activities over a 5-month period. SETTING: Two PICUs (i.e., medical-surgical ICU and cardiac ICU) in an urban free-standing quaternary children's hospital. SUBJECTS: Attending physicians and trainees, nurse practitioners, registered nurses, respiratory therapists, dieticians, pharmacists, and patient services assistants were observed. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Conducted 188 hours of observations to prospectively identify unique latent safety threats. Qualitative observational notes were analyzed by human factors experts using a modified framework analysis methodology to summarize latent safety threats and categorize them based on associated clinical activity, predominant work system factor, and clinician behavior. Two hundred twenty-six unique latent safety threats were observed. The latent safety threats were categorized into 13 clinical activities and attributed to work system factors as follows: "organization" (n = 83; 37%), "task" (n = 52; 23%), "tools/technology" (n = 40; 18%), "person" (n = 32; 14%), and "environment" (n = 19; 8%). Twenty-three percent of latent safety threats were identified when staff complied with policies and protocols (i.e., "legal" behavior) and 77% when staff deviated from policies and protocols (i.e., "illegal-normal" behavior). There was no "illegal-illegal" behavior observed. CONCLUSIONS: Latent safety threats span various pediatric critical care activities and are attributable to many underlying work system factors. Latent safety threats are present both when staff comply with and deviate from policies and protocols, suggesting that simply reinforcing compliance with existing policies and protocols, the common default intervention imposed by healthcare organizations, will be insufficient to mitigate safety threats. Rather, interventions must be designed to address the underlying work system threats. This human factors informed framework analysis of observational data is a useful approach to identifying and understanding latent safety threats and can be used in other clinical work systems.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».