Table of Contents

ข้อมูลที่ถูกต้องเมื่ออัปโหลดข้อมูลผู้ป่วยไปยัง Carlik ไม่ใช่เป็นเพียงงานการบริหารที่ http: mash; มันเป็นความจําเป็นทางการแพทย์ แคร์ลีค, เมดโทนิก สําหรับจัดการข้อมูลอุปกรณ์เบา, การอ้างอิงข้อมูลการรับข้อมูลอย่างแม่นยําเพื่อให้สร้างรายงานที่มีความหมายว่าการบําบัดบําบัดได้ง่ายขึ้น แม้จะมีความผิดพลาดเล็กน้อย เช่น การอ่าน กลูโคสหรือหมายเลขที่ไม่เที่ยงตรง อาจมีการกระตุ้นให้ใช้อินซูลินหรือการแทรกแซงที่ไม่เหมาะสม สําหรับการดูแลผู้ป่วยหลายราย การปล่อยข้อมูลการปล่อยข้อมูลผิดพลาดเป็นการป้องกันการถ่ายเทข้อมูลผิดพลาด

2551 การศึกษาเกี่ยวกับข้อมูลข้อมูลผิดพลาด ไม่เพียงแต่ความไม่สะดวกเท่านั้น แต่ยังดําเนินงานเกี่ยวกับความเสี่ยงที่เกิดขึ้นจริง การศึกษาวิจัย 2022 ที่ตีพิมพ์ในวารสารวิทยาศาสตร์เบาหวานและเทคโนโลยี พบว่าข้อมูลที่ป้อนเข้าไปในระบบการจัดการโรคเบาหวานนี้ ส่งผลให้ผลลัพธ์การแบ่งประเภทย่อย ผลกระทบทางพฤติกรรมในเกือบ 12% ของกรณีที่ทบทวนแล้ว (อังกฤษ: FOLT: 0) งานวิจัยเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีของโรคเบาหวาน (FLT: 1) นอกจะป้องกันความปลอดภัยได้ ยังทําให้เวลาของผู้ป่วยเสียหายไปในทางการรักษาด้วย

บทความนี้ให้เทคนิคการทํากิจกรรม, การปรับปรุงการทํางาน สําหรับข้อมูลที่ผิดพลาดจากการปล่อยข้อมูลเมื่ออัปโหลดไปยัง Carliink วิธีเหล่านี้จะดึงจากวิธีการทางอุตสาหกรรมอย่างดีที่สุดในข้อมูลข้อมูลการติดต่อทางสุขภาพ, การออกแบบส่วนติดต่อผู้ใช้, และระบบการจําหน่ายข้อมูลการทํางานแบบดีที่สุด ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้บริหารคลินิก, นักการศึกษาโรคเบาหวาน หรือพยาบาลที่รับผิดชอบต่อการจัดการอุปกรณ์วิธีการเหล่านี้จะช่วยให้คุณยังคงบันทึกผู้ป่วยได้สะอาดและน่าเชื่อถือ

รายการข้อมูลทั่วไปผิดพลาดที่เกิดขึ้นใน Carliink

ก่อน จะ ใช้ มาตรการ แก้ไข เป็น สิ่ง สําคัญ ที่ จะ จัด ประเภท ความ ผิด ที่ เกิด ขึ้น บ่อย ๆ ระหว่าง การ อัปโหลด ของ แค รอล ลิงค์.

การวิเคราะห์และบันทึกการบีบอัดผิดพลาด

การพิมพ์เองยังคงเป็นขั้นตอนที่ผิดพลาดมากที่สุด ในข้อมูล คลินิกคัดแยกค่ากลูโคสของเลือดจากสมุดบันทึกคนไข้อาจบังเอิญป้อนข้อมูลได้ 185 แทนจํานวนที่ป้อนเข้าได้ 135 หรือจํานวนเลขฐาน1 หรือจํานวนของทรานสโพสนั้นมักจะเกิดจากความดันเวลา เช่น ระหว่างนัดคนไข้กลับหลัง การทํานัด ความผิดพลาดของข้อมูลทางสถิติมักจะยากที่จะจับภาพได้ เพราะค่าที่ป้อนเข้าไปอาจดูได้ไม่ยาก

ผู้ ป่วย ที่ มี อาการ ผิด ปกติ

Karliink เชื่อมโยงข้อมูลทั้งหมดที่อัปโหลดมา ด้วยบันทึกของผู้ป่วยที่ระบุไว้ หากพนักงานเลือกประวัติผู้ป่วยผิด หรือป้อนข้อมูลทางการแพทย์ไม่ถูกต้อง ข้อมูลการอัปโหลดก็แนบเข้ากับบุคคลที่ไม่ถูกต้อง ความผิดพลาดนี้สามารถจะไม่สามารถตรวจสอบได้เป็นเวลาหลายสัปดาห์ ทําให้สามารถปรับเปลี่ยนการรักษาได้ไม่ถูกต้อง ทั้งผู้ป่วยและคนที่มีประวัติผิดพลาด ในคลินิกที่ผู้ป่วยหลายคนแบ่งปันชื่อเดียวกัน ความเสี่ยงนั้นคือการเพิ่มข้อมูล

การวิเคราะห์จุดและค่าผิดพลาด

ข้อมูลเกี่ยวกับโรคเบาหวานมักเกี่ยวข้องกับค่าตัวเลขที่แม่นยํา เช่น การฉีดอินซูลินในหน่วย, กลูโคสใน mg/dL หรือ mimeol/L, และคาร์โบไฮเดรตนับเป็นกรัมหรือการแลกเปลี่ยน ทศนิยมผิดตําแหน่งสามารถเปลี่ยนปริมาณอินซูลินที่ปลอดภัยเป็น อันตรายได้ ตัวอย่างเช่น การใส่อินซูลินใน 2.5 หน่วยแทนการเพิ่มขนาด 25 หน่วยสําหรับ โบลูสอาจนําไปสู่การรักษาภายใต้ภาวะการลดความอ้วน ในขณะที่การย้อนกลับอาจก่อให้เกิดการเปลี่ยนค่าผิดปกติทางร่างกาย เกิดจากการเข้าสู่ระบบ motol/L แต่คาดหวัง mg/L หรือ ในทางกลับกัน

รายการซ้ํากัน

เมื่อพนักงานหลายคนอัพโหลดข้อมูล ให้คนไข้รายเดียวกันโดยไม่มีการประสานงานอย่างเหมาะสม บันทึกซ้ําสามารถสะสมได้ แคร์ลิงค์ไม่ได้ซ้ํารอยโดยอัตโนมัติ โดยเฉพาะถ้าตัวต่อต่าง ๆ แตกต่างกันเล็กน้อย

ช่องข้อมูลข้อมูลแบบสมบูรณ์

การอัปโหลดข้อมูลบางส่วน เป็นอีกประเด็นหนึ่ง คลินิกอาจอัพโหลดประวัติการปั๊ม แต่ลืมรวมข้อมูล สแกนโคลงโคลงโคลงส์ หรืออาจป้อนข้อมูลการปรับเปลี่ยนระดับชั่วคราวได้

วันและเวลาไม่ถูกต้อง

ข้อมูลอุปกรณ์ที่ไม่มีวันที่ถูกที่แม่นยํา แทบจะไร้ประโยชน์ในการวิเคราะห์แนวโน้ม หากเครื่องปั๊มหรือนาฬิกาเซ็นเซอร์ไม่ตรงกันก่อนที่จะดาวน์โหลด ข้อมูลการอัปโหลดอาจจะปรากฏผิดวันที่หรือเวลา บุคลากรที่ล้มเหลวในการตรวจสอบนาฬิกาอุปกรณ์ก่อนที่จะอัปโหลด สามารถแนะนําข้อผิดพลาดของระบบ ที่เปลี่ยนข้อมูลทั้งหมดได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อวิเคราะห์รูปแบบกลูโคส หรือ ผลกระทบของอินซูลินในชั่วข้ามคืน

กลยุทธ์ของระบบสําหรับการกระตุ้นข้อผิดพลาด

การระบุตําแหน่งข้อผิดพลาดของข้อมูลนั้น ต้องใช้วิธีที่รวมเทคโนโลยี การออกแบบงาน และปัจจัยต่างๆ ของมนุษย์เข้าด้วยกัน กลยุทธ์ต่อไปนี้ถูกจัดระเบียบจากแรงกระแทกมากที่สุด สู่การเสริมสร้าง

1. กฎการเข้าใช้ตรวจสอบความสมบูรณ์ที่จุดเข้า

วิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการป้องกันความผิดพลาด คือ เพื่อหยุดพวกมันก่อนที่มันจะทําการเข้าสู่ระบบ การป้อนข้อมูลจะเป็นไปตามที่คาดหวังได้ ทั้งรูปแบบ, เรนจ์ และประเภท ก่อนที่จะมีการยอมรับค่า สําหรับ Carliinks การอัปโหลดนั้น สามารถนําไปใช้กับส่วนเชื่อมต่อแบบรวม หรือภายในส่วนติดต่อของส่วนติดต่อที่ใช้งานอยู่ด้านหน้าได้

กฎ การ ทํา ตาม ที่ ได้ รับ การ ยอม รับ:

  • [FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ: ค่ากลูโคสของเลือดควรจะลดลง ในระยะที่เป็นไปได้ (เช่น 20‐600 mg/dL) ค่าที่อยู่นอกช่วงนี้ควรจะกระตุ้นคําเตือนหรือต้องการการยืนยัน
  • [FLT: 0] Formatic Proper: สนามวันที่ควรยอมรับเฉพาะตัวอักษรประเภท เอ็มเอ็ม/ดีอี หรือ YYYYYY-M-DD ด้วยรูปแบบอัตโนมัติสําหรับเดือนหรือวัน ช่องเลขควรจะปฏิเสธตัวอักษร
  • [FLT: 0] จํากัดความแม่นยําเชิงลึก: ปริมาณอินซูลินควรจะจํากัดให้เหลือทศนิยมหนึ่งตําแหน่ง (เช่น 2.5 หน่วย) ในขณะที่ค่าของคาร์โบไฮเดรต อาจยอมรับจํานวนเต็มเท่านั้น.
  • [FLT: 0].Cros-field สอดคล้อง:[[FLT: 1) ถ้าผู้ใช้เข้าสู่อัตราฐานที่ 1 หน่วย/ชั่วโมง และปริมาณยาประจําวัน 10 หน่วย ระบบสามารถประกาศการไม่สอดคล้องได้หากช่วงเวลาดังกล่าวไม่ตรงกัน

การ ตรวจ สอบ กฎ ต่าง ๆ ควร ถูก ออก แบบ ให้ ร่วม มือ กับ คณะ แพทย์ เพื่อ หลีก เลี่ยง การ ใช้ สาร ที่ ทํา ให้ ผู้ ใช้ ไม่ ได้ รับ ความ เสีย หาย เช่น คนไข้ ที่ มี ความ ดัน โลหิต สูง อาจ มี กลูโคส ที่ มี ขนาด 580 มิล/ดี แอล ดัง นั้น การ ตรวจ สอบ ระยะ ทาง จึง ควร ปล่อย ให้ มี การ ทดแทน ด้วย รหัส เหตุ ผล.

2. ใช้การควบคุมข้อมูลแบบโครงสร้าง

ช่องข้อมูลอิสระอิสระคือ ศัตรูของคุณภาพข้อมูล เมื่อไรก็ตามที่เป็นไปได้ ให้แทนที่กล่องใส่ข้อมูลแบบเปิดด้วยตัวควบคุมแบบโครงสร้างที่แนะนําผู้ใช้ไปยังรายการที่ถูกต้อง ส่วนเชื่อมต่อ Carliink จะช่วยเพิ่มความสามารถของข้อมูลแบบ UI ได้:

  • [FLT: 0] เมนูแบบ Drop-down: ใช้รายการที่กําหนดให้ค่าที่ป้อนเข้าไปบ่อยๆ เช่น อินซูลิน (Novlog, Humanlog, Fhiasp เป็นต้น), รุ่นตรวจจับ และประเภทชุด section. ลดลง-downs ขจัดการสะกดคําต่าง ๆ และมั่นใจได้ว่ามีความสอดคล้องระหว่างบันทึกผู้ป่วย.
  • [FLT: 0] สนามอัตโนมัติ: สําหรับชื่อคนไข้หรือหมายเลขประจําตัว, ใช้อุปกรณ์อัตโนมัติค้นหาข้อมูลผู้ป่วยท้องถิ่นและตัวเลือกแคบๆ ตามชนิดผู้ใช้ ซึ่งลดความเสี่ยงในการเลือกคนไข้ผิดและเพิ่มความเร็วการทํางาน
  • [FLT: 0] ค่านิยมแบบ Default พร้อมการยืนยัน: สําหรับสถานการณ์ทั่วไป, popped ช่องข้อมูลที่มีค่าปริยายที่มีเหตุผล (เช่น วันสําหรับวันที่อัปโหลดในปัจจุบัน) แต่ต้องการผู้ใช้เพื่อยืนยันก่อนที่จะมีการรับส่งข้อมูล ซึ่งเป็นการลดการกดปุ่มพิมพ์ในขณะที่ยังคงความถูกต้องอยู่
  • [FLT: 0]. สืบค้นและปุ่มวิทยุ:[FLT: 1) สําหรับสนามไบนารีหรือหลายโชส (เช่น แบรนด์, เซ็นเซอร์, ข้อมูล) ใช้ตัวควบคุมการเลือกแทนรายการข้อความ ซึ่งนี่จะทําการกําจัดข้อผิดพลาดในการกราฟิกของสนามนี้ทั้งหมด

ระบบควบคุมโครงสร้างนี้มีประโยชน์มาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับพนักงานที่มีประสบการณ์ด้านเทคโนโลยีน้อย หรือทํางานที่คลินิกแบบมีคุณภาพสูง พวกเขาลดการโหลดข้อมูลและมาตรฐาน

3. จง สร้าง โปรโตคอล ฝึก อบรม ที่ ชัดเจน และ วัสดุ ที่ มี ข้อ อ้างอิง

เทคโนโลยีอย่างเดียวไม่สามารถป้องกันความผิดพลาดได้ ถ้าพนักงานไม่เข้าใจวิธีการใช้งานอย่างถูกต้อง การฝึกอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับกระบวนการป้อนข้อมูล Carlink ควรมีผลบังคับใช้สําหรับบุคลากรทางการแพทย์และผู้บริหารทุกคนที่เกี่ยวข้องในการอัปโหลด ควรครอบคลุม:

  • การเตรียมอุปกรณ์ที่ถูกต้อง ก่อนที่จะอัปโหลด รวมถึงการปรับเทียบข้อมูลนาฬิกาและการตรวจสอบข้อมูลให้สมบูรณ์
  • คําแนะนําขั้นตอนต่อ ๆ ไป สําหรับการทํางานอัปโหลด ในการปรับแต่งระบบเฉพาะของคลินิก
  • ข้อ ควร ระวัง ทั่ว ไป เช่น การ คัด เลือก ID ที่ มี ความ ผิด และ การ ระบุ ตําแหน่ง ตําแหน่ง ตําแหน่ง.
  • จะทําอย่างไรเมื่อพบข้อผิดพลาดหลังการอัปโหลด (วิธีแก้ไขและพาธการเลื่อนระดับ)

นอกเหนือจากการฝึกเริ่มต้น ให้รักษาเอกสารการดําเนินการมาตรฐาน (SOP) ที่พนักงานสามารถอ้างอิงได้ เอกสารนี้ควรจะรวมการจับภาพหน้าจอ, แจ้งให้ทราบล่วงหน้า, และตัวอย่างของข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ใส่การ์ดที่อ้างอิงได้รวดเร็วใกล้ สถานีข้อมูลข้อมูลแต่ละตัว [FLT: 0] ข้อมูลเชิงสถิติและทรัพยากรสถิติ (FT: 1) ให้ข้อมูลมาตรฐานสําหรับการเก็บข้อมูลเกี่ยวกับสุขภาพที่ปรับตัวได้ซึ่งสามารถปรับตัวให้ทํางานได้

4. เติมเต็ม โปรโตคอลตรวจสอบการพิสูจน์หลักฐานสองแบบ

สําหรับข้อมูลระดับสูง วงจรตาชุดที่สองสามารถจับข้อผิดพลาดที่ผู้เข้าใช้ได้ พลาดไปในขั้นตอนการตรวจสอบสองคน สมาชิกพนักงานหนึ่งคนจะป้อนข้อมูล และพนักงานคนที่สองจะตรวจสอบมันก่อนที่จะทําการอัปโหลดเสร็จ วิธีนี้มีความสําคัญอย่างยิ่งสําหรับ:

  • การตั้งค่าคนไข้เบื้องต้น รวมถึงปั๊มหมายเลขต่อเนื่อง และเครื่องระบุตัวตนของผู้ป่วย
  • วัคซีนที่ใช้ในการปรับตัวบําบัด
  • การปรับปรุงเครื่องคอมไพล์ของอุปกรณ์ ที่เปลี่ยนรูปแบบการแสดงผลข้อมูล

ขั้นการตรวจสอบไม่จําเป็นต้องใช้เวลาในการประมวลผล ในหลายคลินิก พยาบาลอาวุโส หรือนักการศึกษาโรคเบาหวาน สามารถทําการทบทวนการเรียงลําดับของแต่ละวันได้ โดยการค้นหาความผิดปกติก่อนที่จะทําการอัปโหลดไปเสร็จสิ้น ระบบการรวมเซลล์บางระบบรองรับสถานะ "อนุมัติการรองรับการรองรับการรองรับการรองรับการรองรับการรองรับ" ที่เก็บข้อมูลในคิว จนกว่าจะยืนยันการทบทวนการทํางานนี้เพิ่มชั้นการป้องกันที่ไม่จําเป็น

การตรวจสอบสองบุคคล คือการฝึกมาตรฐานในอุตสาหกรรม เช่น การบินและพลังงานนิวเคลียร์ ซึ่งที่ความผิดพลาดของมนุษย์จะมีผลกระทบร้ายแรง

5. เครื่องมือนําเข้าข้อมูลอัตโนมัติและอินเทอร์รัพชัน

รายการข้อมูลด้วยตนเองนั้นผิดพลาด โดยหากเป็นไปได้ ให้ทําการข้ามมันทั้งหมด โดยใช้เครื่องมือนําเข้าอัตโนมัติที่ดึงข้อมูลโดยตรงจากอุปกรณ์ หรือบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) Carliink รองรับวิธีการนําเข้าต่าง ๆ รวมถึงการอัปโหลดอุปกรณ์โดยตรง, การนําเข้าแฟ้ม (CSV/XML) และการรวม APII- Drivening

การนําเข้าอัตโนมัติ จะลดข้อผิดพลาดในหลาย ๆ ทาง:

  • มันกําจัดข้อผิดพลาดจากการกระดอนของคีย์ด้วยการอ่านข้อมูลโดยตรงจากแหล่ง
  • พวกเขาบังคับรูปแบบที่สอดคล้องกันในบันทึกทั้งหมด เนื่องจากตรรกะนําเข้าใช้กฎเดียวกันทุกครั้ง
  • พวกเขาสามารถรวมการตรวจสอบความถูกต้องก่อนการนําเข้า ซึ่งปฏิเสธแฟ้มรูปแบบไม่ถูกต้อง ก่อนที่ข้อมูลใด ๆ จะเข้าสู่ระบบ
  • พวกเขารองรับการจัดลําดับ ดังนั้นการอัปโหลดเกิดขึ้นในช่วงเวลาปกติ โดยไม่ต้องอาศัยหน่วยความจําของพนักงานหรือสามารถ

เมื่อมีการตั้งค่าการนําเข้าโดยอัตโนมัติ โปรดระวังในการทําการจับคู่ข้อมูลต่าง ๆ ระหว่างแหล่งต้นทางและ Carliink โดยแหล่งข้อมูลผิดพลาดทั่วไปในการนําเข้าอัตโนมัตินั้น เป็นแหล่งข้อมูลผิดพลาดที่แสดงหัวคอลัมน์หรือชนิดข้อมูลผิดพลาด ทดสอบท่อส่งข้อมูลที่มีข้อมูลการนําเข้าด้วยข้อมูลตัวอย่างก่อนที่จะมีการส่งเข้ามา และติดตามการนําเข้าหลายครั้งด้วยตัวเองเพื่อยืนยันความถูกต้อง ส่วน [FLT: 0] ขององค์กรผู้ควบคุมสุขภาพแห่งชาติ (FLT) เสนอมาตรฐาน (FLT: 1) และข้อมูลอ้างอิงเพื่อใช้อ้างอิงข้อมูลซึ่งสามารถแนะนําการรวมข้อมูลได้

6. รับและทําความสะอาดข้อมูลเป็นประจํา

การ ตรวจ สอบ ข้อมูล ประจํา จะ ช่วย ระบุ และ แก้ไข ข้อ ผิด พลาด ก่อน จะ ส่ง ผล กระทบ ต่อ การ ตัดสิน ใจ ของ แพทย์.

  • บันทึกซ้ํา (ดูบันทึกเวลาและหมายเลขคนไข้ที่เหมือนกัน ผ่านการอัปโหลดหลายครั้ง)
  • ค่าที่สูงกว่าที่ตกนอก คาดว่าจะอยู่ในระยะของทางกายภาพ
  • ข้อมูลเซ็นเซอร์หรืออัตราการชนที่ขาดหายไป
  • บันทึกผู้ป่วยด้วยช่องว่างที่ไม่สามารถระบุได้ หรือการสัมผัส

ผลการแบ่งประเภทควรจะถูกบันทึกและทบทวนโดยทีมการแพทย์ รูปแบบของการเกิดขึ้นอีกผิดพลาด แสดงให้เห็นว่า โพรเซสหรือช่องว่างของการฝึกต้องการการให้ความสนใจ ตัวอย่างเช่น หากการตรวจสอบค่าวันที่ที่ผิดพลาดอย่างต่อเนื่อง พบข้อผิดพลาดจากโมเดลอุปกรณ์เฉพาะตัวหนึ่ง ทางแก้นี้อาจจะเป็นการเพิ่มขั้นตอนการจับเวลาของอุปกรณ์

เครื่องมือสําหรับล้างข้อมูลสามารถใช้งานได้โดยอัตโนมัติของโพรเซสการตรวจสอบ อุปกรณ์เหล่านี้จะสแกนฐานข้อมูล Carliink สําหรับรูปแบบข้อผิดพลาดทั่วไป และสร้างรายงานการแก้ไข อย่างไรก็ตาม การแก้ไขอัตโนมัติควรจะถูกตรวจสอบจากมนุษย์เสมอ ก่อนที่จะถูกปรับใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เมื่อมันเกี่ยวข้องกับผู้ระบุหรือค่าของผู้ป่วย

7. ปรับค่าส่วนติดต่อผู้ใช้และข้อมูลการทํางาน

สภาพแวดล้อมทางกายภาพและดิจิทัลที่ข้อมูลต่าง ๆ ปรากฎในอัตราความผิดพลาดที่สําคัญ ส่วนเชื่อมต่อที่ยุ่งเหยิง ระบบตอบสนองช้า หรือพื้นที่การทํางานที่รบกวน ความเป็นไปได้ของข้อผิดพลาด โปรดพิจารณาค่าค่าเพิ่มของข้อมูล UI และค่าความกระจัด:

  • [FLT: 0]. ช่องข้อมูล Reducu: แสดงสนามที่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนการอัปโหลดในปัจจุบันเท่านั้น ซ่อนตัวเลือกขั้นสูงหลังส่วนขยายที่สามารถขยายได้ เพื่อหลีกเลี่ยงผู้ใช้ที่ครอบงําได้
  • [FLT: 0] การจัดกลุ่มที่เกี่ยวข้อง: การวางอุปกรณ์สนามกีฬาร่วมกัน, สนามประชากรผู้ป่วยร่วมกัน และสนามค่าการรักษาร่วมกัน การจัดกลุ่มทางตรรกะจะทําให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบความสมบูรณ์ได้ง่ายขึ้น
  • [FLT: 0] ใช้ลําดับภาพ: สี-รหัสต้องการสนาม, เน้นค่าสีนอกกรอบด้วยสีเหลืองหรือสีแดง และแสดงกล่องยืนยัน ก่อนที่จะยอมจํานนครั้งสุดท้าย
  • [FLT: 0]. epimize for frippicize for fly: แน่ใจว่าระบบตอบสนองการรับข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ส่วนอินเทอร์เฟส แลกกี้ทําให้ผู้ใช้เร่งรีบและทําข้อผิดพลาด หากอินเทอร์เฟส Carliink ของคุณช้า ให้ตรวจสอบฐานข้อมูลหรือประสิทธิภาพของเครือข่าย
  • [FLT: 0]. สืบค้นเมื่อถึงวันที่: [[FLT: 1) พยาบาลที่ป้อนข้อมูลระหว่างการเยี่ยมผู้ป่วย มีความจําเป็นที่แตกต่างกันกว่าตัวจัดการที่ทําการอัปโหลดมาเมื่อหมดวัน โปรดพิจารณามุมมองบทบาทที่แสดงข้อมูลและการกระทําที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

ควร ทํา การ ตรวจ สอบ ความ สามารถ ใน การ ใช้ งาน ของ ผู้ ใช้ ด้วย วิธี การ ที่ ใช้ ได้ จริง.

8 ให้ผลการป้อนข้อมูลอัตโนมัติและข้อผิดพลาด

เมื่อตรวจพบข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น การแจ้งกลับทันทีให้ผู้ใช้สามารถแก้ไขได้เมื่อถึงจุดนั้น การแจ้งเตือนข้อผิดพลาดจริง ๆ จะมีประสิทธิภาพมากกว่าการแจ้งข้อผิดพลาดภายหลังการรับข้อมูล เนื่องจากมีการแทรกแซงในขณะเข้าทํางาน

  • [FLT: 0] ค่า Out-of-range: แสดงกล่องเตือนเมื่อค่ากลูโคสของเลือดเกิน 500 mg/dL หรือลดลงต่ํากว่า 40 mg/dL, เรียกผู้ใช้ให้ตรวจสอบข้อมูล
  • [FLT: 0] รูปแบบผู้ป่วยแบบซับซ้อน: ถ้าระบบตรวจสอบพบว่าไฟล์ข้อมูลเดียวกันนี้ ได้ถูกอัพโหลดสําหรับผู้ป่วยรายเดียวกันภายใน 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา ให้ปักธงว่ามีความเป็นไปได้ในการทําซ้ํา
  • [FLT: 0] การขาดพื้นที่ที่ต้องการ: ป้องกันการยอมจํานนจนกว่าสนามบังคับทั้งหมดจะเสร็จสิ้น และเน้นว่าสนามไหนหายไป

แหล่งป้อนควรจะสร้างความไม่บิดเบือน ข้อความผิดพลาดควรจะอธิบายสิ่งที่ผิดพลาด และแนะนําวิธีแก้ไข แทนที่จะปฏิเสธการป้อนข้อมูลไปเฉยๆ ตัวอย่างเช่น แทนการแสดง "รูปแบบวันที่ไม่แน่นอน" การแสดงผล "โปรดป้อนวันที่เป็น MM/D/YYYYY" ตัวอย่าง: 03/15/2024" ซึ่งจะช่วยลดความคับแค้น และช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ถูกต้องได้

การ สร้าง วัฒนธรรม ที่ มี คุณภาพ ข้อมูล

จําเป็นในการควบคุมและทําการทํางานอย่างทางเทคนิค แต่ไม่เพียงพอ การลดความผิดพลาดที่ยั่งยืนนั้นต้องใช้วัฒนธรรมที่ตั้งค่าคุณภาพของข้อมูลเป็นความสําคัญทางการแพทย์ ซึ่งหมายความว่า:

  • [FLT: 0] สนธิสัญญาการลดโทษ : ผู้จัดการคลินิกและผู้อํานวยการควรสื่อสารว่าข้อมูลที่ถูกต้องเป็นปัญหาความปลอดภัยของผู้ป่วย ไม่ใช่แค่งานการบริหารเท่านั้น เมื่อผู้นําให้ความสนใจรายละเอียด ทีมงานตาม
  • [FLT: 0] การจดจําและความรับผิดชอบ : พนักงานเฉลิมฉลองที่รักษาอัตราความแม่นยําสูง และใช้ความผิดพลาดเป็นโอกาสเรียนรู้แทนโอกาสสําหรับการตําหนิ วัฒนธรรมที่ไม่มี Blime สนับสนุนพนักงานที่จะรายงานและแนะนําการปรับปรุง
  • [FLT: 0] ปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: ทบทวนข้อมูลความผิดพลาด, โปรโตคอลปรับปรุง, และปรับปรุงพนักงานตามที่ต้องการ การรักษาความผิดพลาดเป็นการลดกระบวนการอย่างต่อเนื่อง ไม่แก้ไขหนึ่งครั้ง

ผู้ ป่วย ได้ รับ ประโยชน์ จาก คํา แนะ นํา ที่ ถูก ต้อง เกี่ยว กับ การ ดู แล และ การ จัด เวลา ไว้ ให้ สั้น ลง

รวมกัน

การเพิ่มข้อมูลผิดพลาดเมื่ออัปโหลดไปยัง Carliink นั้นต้องใช้วิธีการหลาย ๆ รูป แบบที่รวมเทคโนโลยี โพรเซส และปัจจัยต่าง ๆ เข้ากับระบบจัดการข้อมูล โดยใช้กฏการตรวจสอบข้อมูลเข้า โดยใช้โครงสร้างควบคุมข้อมูล โดยจัดทําโครงสร้างอย่างละเอียด จัดตั้งระเบียบการตรวจสอบ และลดอัตราการเกิดข้อผิดพลาดของโรคอัตโนมัติ ผู้ให้บริการสุขภาพสามารถลดอัตราการเกิดข้อผิดพลาดในข้อมูลผู้ป่วยได้อย่างมาก การตรวจสอบและส่วนติดต่อที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดของผู้ใช้ จะช่วยเพิ่มระดับการป้องกันได้ ในขณะที่วัฒนธรรมคุณภาพของข้อมูลนั้น มั่นใจได้ว่าจะมีการปรับปรุงมาอย่างยั่งยืน

การ ที่ ข้อมูล ผิด พลาด มี ผล เสีย มาก กว่า ความ ไม่ สะดวก ใน การ จัด การ; โดย ตรง ส่ง ผล กระทบ ต่อ ความ ปลอด ภัย และ ผล ที่ เกิด ขึ้น กับ ผู้ ป่วย.

เริ่ม โดย การ ตรวจ สอบ อัตรา ความ ผิด พลาด ใน ปัจจุบัน และ ระบุ ชนิด ที่ พบ เห็น มาก ที่ สุด ใน คลินิก ของ คุณ การ ทํา อะไร ที่ ทํา ให้ คุณ เจ็บ ปวด มาก ที่ สุด และ ทํา ให้ คุณ ได้ รับ ผล กระทบ จาก การ ทํา ผิด พลาด ใน เดือน ต่อ ๆ มา ด้วย ความ พยายาม และ การ เอา ใจ ใส่ อย่าง สม่ําเสมอ การ ทํา ผิด พลาด จึง กลาย เป็น เป้า หมาย ที่ ทํา ให้ ได้ รับ ความ พอ ใจ และ ได้ รับ ผล ตอบ แทน