Implementation and Use of Real-Time Location Systems in Hospital Environments – Rapid Scoping Review of Human Factors Considerations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 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 découle