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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.
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文献信息
篇名 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
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
研究方向 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
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研究主题发展历程
节点文献
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
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