La investigación propuesta se basará en el conjunto de herramientas de modelización de seguridad, seguros y reportes (Smart) que actualmente está siendo desarrollada y evaluada por la Universidad de York y el NHS digital [8]. La investigación se extenderá inteligentemente a través de nuevos modelos de riesgo dinámico y algoritmos de evaluación de incertidumbre para calcular de manera proactiva la confianza y actualizar el razonamiento sobre la seguridad de los servicios de medicación basados en datos en tiempo real, por ejemplo, usando redes bayesiana. Esto se combinará con un conjunto de reglas de actualización que desencadenan acciones en respuesta a los cambios en los servicios, la configuración clínica, el argumento de seguridad o la confianza en ese argumento, lo que incita a la acción sobre los indicadores/precursores principales antes de que se desarrollen potencialmente en errores y daños al paciente. La usabilidad y la aceptación del usuario es un requisito primordial. Las interfaces de comunicación de datos y riesgos se adaptarán a las diferentes necesidades e inquietudes de las distintas partes interesadas, por ejemplo, pacientes, clínicos, gerentes, investigadores e ingenieros.
Se utilizarán métodos mixtos en esta investigación, cubriendo criterios cualitativos (aceptación de los usuarios, calidad de los informes de incidentes, claridad de la justificación de la seguridad y fuerza de la evidencia) y medidas cuantitativas (tasa de errores de medicación, categorizados por gravedad, fase y detección, y frecuencia de informes de incidentes). El proyecto se comprometerá con los socios en salud, por ejemplo, NHS digital, y otros dominios de seguridad crítica, por ejemplo, la NASA Ames, que mantienen el interés y la investigación activa en casos de seguridad dinámica.
Fecha cierre convocatoria beca 15 septiembre 2017
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