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Enregistrement W4416181577 · doi:10.2196/80861

Redesign of Bedside Supply Carts to Improve Emergency Department Workflows: Mixed Methods Participatory Design

2025· article· en· W4416181577 sur OpenAlexvenueno aff
Kat Hefter, Sammy Dreibelbis, Theresa Haupt, A McIver, Agnes Wang, Julia Dwight, Ogechi Nwodim, Neil Anjon Ray

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticipatory designCitizen journalismEmergency departmentHealth careHuman resourcesDesign thinking

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Emergency departments are often chaotic environments where delays can significantly impact patient care. Key items are stored in supply carts in or near patient rooms to promote efficiency and enable nurses to spend more time assisting patients. However, disorganization, lack of standardization, and lack of stocking can cause significant delays and negatively impact the quality of care. Objective: This study utilized human-centered and participatory design to improve the workflow for supply acquisition in an emergency department. Methods: Using a mixed methods, participatory design approach following the double diamond framework, the team worked with nursing staff and physicians in an urban emergency department to understand the root causes of frustrations with the current supply carts. Qualitative findings about bedside nursing workflows were integrated with quantitative observations of inventory and supply usage to drive a rapid-cycle prototyping process to optimize supply management in the bedside cart. Results: A lack of clinical staffing exacerbates preexisting challenges with restocking the medical supplies in the bedside carts. This problem is compounded by the misallocation of supplies, with high-frequency items underrepresented and low-frequency items overrepresented in the bedside carts. This leads to wastage of the seldom-used supplies and a lack of access to the most used supplies. The reorganization of the cart through co-design with nursing staff sped up supply acquisition by approximately 20% overall, tripled the availability of the most important supplies, and reduced the need for restocking from once per shift to once per 3 shifts, thus producing tangible improvements even within institutional limitations. Conclusions: A participatory design process, using human factors principles in tandem with extensive input from end users, enables improvements to stocking. Implications for practice include (1) lack of easy access to appropriate supplies negatively impacts patient care and contributes to nurse burnout and frustration, (2) human factors engineering can improve access to patient care supplies through redesigning the layout of hospital supply carts to better align with workflows, and (3) co-design with frequent collaboration from stakeholders and end users ensures that solutions address the issues that matter most in a sustainable way.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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