A critical incident for big data

2014 ◽  
Author(s):  
Daniel Maurath
Keyword(s):  
Big Data ◽  
ASHA Leader ◽  
2013 ◽  
Vol 18 (2) ◽  
pp. 59-59
Keyword(s):  

Find Out About 'Big Data' to Track Outcomes


2012 ◽  
Vol 69 (6) ◽  
pp. 347-352 ◽  
Author(s):  
Meyer-Massetti ◽  
Conen

Medikationsfehler machen bis zu 50% der Behandlungsfehler im Gesundheitswesen aus und sind somit zentral für Verbesserungsprojekte zur Optimierung der Patientensicherheit. Voraussetzung für die effiziente Umsetzung von Verbesserungsprojekten ist die Anwendung Evidenz-basierter Methoden für die Erfassung Institutions-spezifischer Medikationsprobleme. Die in der Fachliteratur empfohlenen Methoden haben unterschiedliche Stärken und Schwächen, zeigen aber kaum Überschneidungen bei der Identifizierung von Medikationsproblemen. Während die Analyse von Critical Incident Reporting Systemen insbesondere schwerwiegende Zwischenfälle identifiziert, ist Trigger Tool effizient und kostengünstig. Eine Kombination dieser beiden Methoden ist empfehlenswert. Evidenz-basierte Daten im Bereich Verbesserungsprojekte sind limitiert, existieren unter anderem jedoch für den Einsatz klinischer Pharmazeuten, die Implementierung elektronischer Hilfsmittel (elektronische Verschreibung, Barcoding) und das Vier-Augen-Prinzip. Voraussetzung ist zudem eine breite Unterstützung durch die Führungsebene eines Unternehmens.


2012 ◽  
Vol 69 (6) ◽  
pp. 341-346 ◽  
Author(s):  
Frank ◽  
A. Hochreutener ◽  
Wiederkehr ◽  
Staender

CIRRNET® (Critical Incident Reporting & Reacting NETwork) ist das Netzwerk lokaler Fehlermeldesysteme der Stiftung für Patientensicherheit der Schweiz. Um großflächig aus Fehlern zu lernen und Schäden zu verhindern wird das Netzwerk seit 2006 gemeinsam mit der Schweizerischen Gesellschaft für Anästhesiologie und Reanimation (SGAR) betrieben und zählt aktuell 39 Gesundheitsinstitutionen aller vier Sprachregionen der Schweiz zu seinen Netzwerkteilnehmern. Weitere Institutionen schließen sich laufend an. In CIRRNET® werden lokale Fehlermeldungen auf überregionalem Niveau dargestellt und zugänglich gemacht, nach WHO-Klassifikation kategorisiert und von Fachexperten analysiert. Die CIRRNET®-Datenbank bietet einen soliden Datenpool mit fachlich unterschiedlichen Fehlerberichten und liefert die Basis für die Identifikation von relevanten Problemfeldern in der Patientensicherheit. Diese Problemfelder werden gemeinsam mit Fachpersonen unterschiedlichster Expertise analysiert und Empfehlungen zur Vermeidung dieser Fehler (Quick-Alerts®) entwickelt. Die Quick-Alerts® sind einerseits durch die medizinische Fachliteratur, andererseits auf Basis der Mitarbeit und Stellungnahmen der entsprechenden medizinischen Fachgesellschaften und Berufsgruppen breit abgestützt und stoßen in Fachkreisen auf große nationale und internationale Akzeptanz. Zudem bietet die CIRRNET®-Datenbank allen angeschlossenen CIRRNET®-Teilnehmern im "Closed User Bereich" der CIRRNET®-Homepage die Einsicht in alle Fehlermeldungen und die Verwendung dieser Fehlerberichte für betriebsinterne Lernzwecke. Eine Gesundheitsinstitution muss nicht jeden Fehler selbst machen - sie kann von den Fehlern anderer lernen, sich mit anderen Gesundheitsinstitutionen austauschen und durch das vorhandene Wissen zur Förderung der eigenen Patientensicherheit beitragen. Die Zahl der Nutzer, die wachsende Zahl teilnehmender Spitäler sowie das positive Echo der' Professionals' zeigen, dass CIRRNET® sein Ziel, Fehler nicht nur zu registrieren, sondern sie systematisch zu analysieren und sie überregional zugänglich zu machen, erreicht.


2014 ◽  
Vol 35 (3) ◽  
pp. 158-165 ◽  
Author(s):  
Christian Montag ◽  
Konrad Błaszkiewicz ◽  
Bernd Lachmann ◽  
Ionut Andone ◽  
Rayna Sariyska ◽  
...  

In the present study we link self-report-data on personality to behavior recorded on the mobile phone. This new approach from Psychoinformatics collects data from humans in everyday life. It demonstrates the fruitful collaboration between psychology and computer science, combining Big Data with psychological variables. Given the large number of variables, which can be tracked on a smartphone, the present study focuses on the traditional features of mobile phones – namely incoming and outgoing calls and SMS. We observed N = 49 participants with respect to the telephone/SMS usage via our custom developed mobile phone app for 5 weeks. Extraversion was positively associated with nearly all related telephone call variables. In particular, Extraverts directly reach out to their social network via voice calls.


2017 ◽  
Vol 225 (3) ◽  
pp. 287-288
Keyword(s):  

An associated conference will take place at ZPID – Leibniz Institute for Psychology Information in Trier, Germany, on June 7–9, 2018. For further details, see: http://bigdata2018.leibniz-psychology.org


PsycCRITIQUES ◽  
2014 ◽  
Vol 59 (2) ◽  
Author(s):  
David J. Pittenger
Keyword(s):  

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