以用户为中心白不良事件报告系统:医疗环境中的数据录入和文本预测

• 作者: 华磊 巩洋
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 病人安全事件报告 系统易用性研究 人机交互 文本预测 随机对照分组
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 特别专题
• 页码范围: 2-5,32
• 页数: 5页
• 分类号: R319
• 字数: 3013字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2014.07.001

摘要

在美国,作为一个收集医疗差错事件的主要渠道,病人安全事件报告系统已经被广泛采纳和接受.然而,漏报和低质量的报告数据普遍存在,对系统的有效性提出了挑战.以医学信息学和人机交互技术作为切入点,设计并开发了两个文本预测功能的原型,用以帮助提高用户录入的数据质量和效率.在验证实验中,采用随机分组对照方法,用以识别两组用户在有/无文本预测功能帮助下的报告结果差异.结果发现,对比实验组和对照组,在结构化录入内容中,整体录入速度提高了13.0％,数据的准确性提高3.9％;在非结构化录入过程中,用户文本生成速度提高了70.5％,数据完整度提高了34.1％,且以上所有差异都具有统计学上的显著性(p＜0.05).此外,在对受试人群的调查问卷中发现,尽管实验组的系统更为复杂,但在系统易用性的四个维度上,两组人员的主观感受没有显著差异.