Designing a chest tube checklist using a multidimensional human factor approach: a hierarchical task analysis, a failure mode and effect analysis, and a bow-tie analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chest tubes are a standard procedure. Despite it being a regular intervention, complication rates can be up to 30%, impacting patient's health, morbidity, and mortality. Checklists have been shown to reduce complications for other medical procedures. Data on implementing a checklist are increasing, while data on the development are still low. A guide on analysing and designing a chest tube accordingly has not yet been published. Therefore, the aim of the study is to introduce a structured design of a chest tube checklist based on analyses using human factor analysis tools. METHODS: A multifactor analysis was performed focusing on chest tube insertion and possible complications using hierarchical task analysis, a failure mode and effective analysis (FMEA), and a bow-tie analysis. The data were collected through a workshop in addition to published literature on chest tube complications. RESULTS: The FMEA revealed events with a high level of risk priority numbers (RPNs). In total, 247 RPNs were calculated. Failure modes adding up to 147 RPNs were summarized as 'malposition of chest tube'. 'Lack of sterility' accounted for 100 RPNs. The FMEA revealed the importance of indication, preparation, and equipment in assessing risk and ultimate failure. 'Malpositioning of chest tube' was used for the bow-tie analysis. Contributing factors were extracted from the FMEA, preventative controls, recovery barriers and consequences analysed the lack of sterility was addressed by 'preventative controls', recovery barriers and consequences in preparation, equipment, and chest tube insertion. Based on these findings, a checklist was designed. CONCLUSIONS: Human factor analysis tools can be used to analyse procedure's complications and its causes. Future data will need to show the effectiveness of the checklist.
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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 | 0,026 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».