当前医疗输送系统作用于一个反应性框架,在这一线护理人员和领导人应对不良事件时,事件发生后发生。例如,患者可能产生急性肾损伤(阿基)当护理团队不预先确定的威胁与长时间暴露于药物肾毒性。或一个病人可能得到一个压伤(PI)当临床医生不遵循预防指南。在这两种场景中,护理团队回应,一旦发生伤害,和应对风险的早期征兆。
但如果医疗实施积极的框架,预测事件和使用一个适当的缓解策略,优化数据和技术之间的关系和人类决策?
在积极主动的情况下,该组织将使用自动化监测系统和方法来探测安琪和π场景之前患者伤害。自动化监测系统不断vigilant-analyzing数据和提供态势感知的悬而未决的风险。与主动意识、自动化监测给临床医生和他们的组织分析之前,将注意力集中在威胁发生损伤,使预防或早期缓解,病人正在接受治疗。
其他高风险,后果严重的职业和实践从军事灾难management-operate积极的框架,作为活性方法的后果将是毁灭性的,有时是致命的。一个作战的概念被称为“爆炸”的强调态势感知事件之前,或发生“爆炸”。在战斗中,爆炸可以攻击;在医疗、爆炸可以任意数量的不良事件(例如,医院条件(hac)),增强态势感知可以减轻或预防。
在他们的书”的爆炸”,前海军陆战队现役军官和讲师,帕特里克·范·霍恩和詹森•莱利描述方法提高灵敏度和呆在不断警惕威胁之前发生。鉴于军事和医疗操作之间的相似之处(生死攸关的决策、嘈杂和混乱的环境和更多),left-of-bang态势感知提供了一个模型,移动医疗从被动到主动的框架,支持更好的治疗和降低成本。
在军事和医疗场景中,我们的目标是保持积极主动,剩下的爆炸,因为“爆炸”的权利意味着事件已经发生,只留下反应选项产生的伤害。在医疗、依靠被动反应是昂贵和临床和操作具有很大的缺点。反应促进意识或不允许干预,缓解、预防,可以产生一些负面影响,包括疾病、伤害事件,临床医生职业倦怠和营业额,更多的(图1)。
医疗依赖自愿报告、团队成员的识别和报告的不良事件,与纸质或电子手段,到另一个团队成员进行调查。倍数步骤(如识别和报告事件干预之前),自愿报告不仅是低效的,但是研究显示不准确或全面,检测只有14%因各种原因引起的伤害事件。
安全漏洞及其产生的并发症都始终存在在医疗设置,代表一个很大的负担的病人,临床医生和卫生系统。组织变化的能力迅速识别和干预等事件。及时识别和适当干预患者条件代表临床风险或可预防损伤的早期发病是至关重要的,以确保最优的患者安全在所有保健设置。
接近患者安全从右边(反动地)是无效的在识别预警信号作为一个司机看着挡风玻璃和后视镜都到处都是盲点。为了解决盲点,今天的汽车有多个安全系统提供主动和被动安全监测至少10主动安全系统和六个被动安全系统上。医疗组织必须效仿,采用主动和被动安全系统提供持续不断的警惕,正念,等待和现有患者安全威胁的意识。
倾向于自愿报告的局限性,患者安全盲点可能导致忽视伤害事件,被动安全系统,和有缺陷的数据。在一起,这些因素提出了程序上的伤害的风险,workforce-related,未被伤害。
卫生保健可以克服其安全盲点与更广泛的态势感知。爆炸的作者霍恩和莱利用杰夫·库珀的感知颜色代码图表来描述四个级别的态势感知或警觉:白色(不知道);黄色(警报和意识到也平静和放松);橙色(关注);和红(采取果断和立即采取行动)。我们的目标是水平之间的无缝过渡。
库珀的颜色代码翻译恰当的医疗设置:
有效积极的保健交付工具是一个基于云计算的模块,监控接近实时的病人来自多个数据源的数据和信号的临床注意当病人出现了不良事件或接触条件,可能会导致受伤。患者安全监视器(PSM)监测模块,例如,作为中央司令部医疗决策。
安全监控和触发器,监测模块使远程病人监测(图2)。它在早期检测到损伤或即将发生的时候,提醒护理团队及时干预,防止或减轻伤害。模型包含了以证据为基础的干预指导其行动基于不同类型的事件,允许团队管理,减轻和防止。
安全测量和监控,利用积极的,left-of-bang方法基础上,强化了五维安全框架概述了2015年BMJ质量与安全纸。出版的目的是提供一种结构决定一个医疗组织是安全的:
采用和内化这个安全测量和监控框架允许医疗组织在黄色的意识(每库珀的颜色codes-psychologically警惕,积极准备,并充分意识到日常安全漏洞。
多年来,医疗组织依赖于反应方法安全主要是由简单的依赖法规遵从性的质量和安全措施。这种反应模式导致了一种安全的错觉,事实上,并没有一般保证患者安全的状态或安全的提高。
积极主动,left-of-bang医疗选择自愿报告利用电子监控,全面的病人数据,模式识别(人工智能/机器学习),提醒护理团队当一个事件发生或可能发生。因此,团队保持持续不断的警惕。
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