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提高门诊医疗中计算机化处方警报的忽略率。

Improving override rates for computerized prescribing alerts in ambulatory care.

作者信息

Shah Nidhi R, Seger Andrew C, Seger Diane L, Fiskio Julie M, Kuperman Gilad J, Blumenfeld Barry, Recklet Elaine G, Bates David W, Gandhi Tejal K

机构信息

Brigham and Women's Hospital, Boston, MA, USA.

出版信息

AMIA Annu Symp Proc. 2005;2005:1110.

Abstract

Computerized drug prescribing alerts can improve patient safety, but are often overridden because of poor specificity and alert overload. We developed a selective knowledge base of only clinically significant drug alerts and designated only critical-high severity alerts to be interruptive to clinician workflow (a tiered approach). Using this approach, we were able to achieve a 67% clinician accept rate for ambulatory computerized prescribing alerts.

摘要

计算机化药物处方警报可提高患者安全,但由于特异性差和警报过载,这些警报常常被忽略。我们开发了一个仅包含具有临床意义的药物警报的选择性知识库,并指定只有危急-高严重性警报会打断临床医生的工作流程(一种分层方法)。使用这种方法,我们实现了门诊计算机化处方警报67%的临床医生接受率。

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