Alarm Management in Intensive Care: Qualitative Triangulation Study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The high number of unnecessary alarms in intensive care settings leads to alarm fatigue among staff and threatens patient safety. To develop and implement effective and sustainable solutions for alarm management in intensive care units (ICUs), an understanding of staff interactions with the patient monitoring system and alarm management practices is essential. OBJECTIVE: This study investigated the interaction of nurses and physicians with the patient monitoring system, their perceptions of alarm management, and smart alarm management solutions. METHODS: This explorative qualitative study with an ethnographic, multimethods approach was conducted in an ICU of a German university hospital. Using triangulation in data collection, 102 hours of field observations, 12 semistructured interviews with ICU staff members, and the results of a participatory task were analyzed. The data analysis followed an inductive, grounded theory approach. RESULTS: Nurses and physicians reported interacting with the continuous vital sign monitoring system for most of their work time and tasks. There were no established standards for alarm management; instead, nurses and physicians stated that alarms were addressed through ad hoc reactions, a practice they viewed as problematic. Staff members' perceptions of intelligent alarm management varied, but they highlighted the importance of understandable and traceable suggestions to increase trust and cognitive ease. CONCLUSIONS: Staff members' interactions with the omnipresent patient monitoring system and its alarms are essential parts of ICU workflows and clinical decision-making. Alarm management standards and workflows have been shown to be deficient. Our observations, as well as staff feedback, suggest that changes are warranted. Solutions for alarm management should be designed and implemented with users, workflows, and real-world data at the core.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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