Implementation and Use of Real-Time Location Systems in Hospital Environments – Rapid Scoping Review of Human Factors Considerations
Notice bibliographique
Résumé
Real-Time Location Systems (RTLS) are rapidly being adopted in healthcare environments to monitor or track patients, workers, equipment, supplies and more, with numerous studies discussing the impact of this emerging technology. However, a more global view of such studies, those focused on human factors considerations in implementing RTLS is lacking. In response, we present preliminary findings from a rapid scoping review of factors related to implementing RTLS in healthcare environments, with a specific focus on impact to healthcare workers. We conducted keyword searches of databases such as CINAHL, EI Engineering Village, Scopus, IEEE, Web of Science, and several ProQuest journals between July and September 2022. The results were screened to identify results pertaining specifically to the experience of implementing RTLS in recent years. The extracted studies offer insight into the human factors that affect the implementation and use of this technology. Namely, the literature points to undesirable outcomes that occur when organizational efficiency is emphasized over providing demonstrable benefits to workers. Conversely, successful implementations are shown to feature increased worker involvement in the design process and increased communication and training following implementation. Further, the reviewed literature supports the involvement of human factors practitioners in future research activities investigating RTLS implementation and its impact on hospital infrastructure and operations.
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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 | 0,033 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».