小児重症室を開設する前にシミュレーションベースの臨床システムのテスト

科学分野:

• 医療の安全性
• 臨床システム工学
• 小児重症室

背景:

• 新しい大型集中治療施設 (CCB) の開業は,患者の安全に重大な課題をもたらします.
• 臨床作業を開始する前に,潜伏する安全性脅威 (LST) の積極的な特定と緩和が不可欠です.

研究 の 目的:

• 新しい小児CCBでLSTを特定するためのシミュレーションベースの臨床システムテスト (SbCST) を実施し,評価する.
• 患者の入院前に大規模な医療環境でSbCSTの有効性を評価する.

主な方法:

• 9 週間にわたる in situ シミュレーションによる 20 のケアユニット/グループを含む SbCST を実施した.
• 報告とLSTのドキュメンテーションのために,改良されたPromoting Excellence And Reflective Learning (PEARLS) フォーマットを使用しました.
• LSTをスコア付けし,緩和戦略を開発するために,故障モードと効果分析 (FMEA) を採用した.

主要な成果:

• 予定されていた141回のシミュレーションセッションのうち128回 (91%) を完了し,238のシナリオを生成しました.
• 1500のLSTを特定し,シナリオごとに10のミディアンです.
• LSTの97%にFMEAスコアが割り当てられ,76%が低リスクを示し,63%に緩和が提案された.

結論:

• SbCSTはLSTを特定するための効果的な方法であり,大型集中治療施設の規模でも有効です.
• FMEAスコアと緩和分類スキームは,SbCSTプロセスを改善しました.
• このアプローチは,スケールによる一般化の可能性のある制限にもかかわらず,比較可能な臨床スペースの安全性を高めることができます.