文献

J-GLOBAL ID：202202232608457330   整理番号：22A0905643

自動化航空気象報告のヘリコプタ医療チーム理解【JST・京大機械翻訳】

Helicopter Medical Team Comprehension of Automated Aviation Weather Reporting

著者 (5件)： Frakes Michael A. (Boston MedFlight) ,  Jeffries Fred (Boston MedFlight) ,  Fancher Nathan (Boston MedFlight) ,  Cohen Jason (Boston MedFlight and the Brigham and Women’s Hospital) ,  Wilcox Susan R. (Boston MedFlight and the Massachusetts General Hospital)
資料名： Air Medical Journal  (Air Medical Journal)
巻： 41  号： 1  ページ： 25  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2825A  ISSN： 1067-991X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機器の気象条件への飛行は,ヘリコプター空気救急車(HAA)事故に関連した良く知られた,そして,再発性の因子である。利用可能な情報源を利用または理解するための個々の失敗は,有害なチーム結果に寄与する。HAA車両における医療従事者のために,自動端末情報サービス(ATIS)はリアルタイム気象情報源である。HAA医療従事者によるATIS気象情報の理解と応用を評価した。13の模擬表面気象観測報告を,ATP評価HAAパイロットとの共同で開発した。これらは,公開されたプログラム気象極小と個々の専門知識に基づくHAA飛行のための「適切な」または「不適切な」として分類された。不適当な条件を,低天井,低破壊天井,低可視度,霧のリスク,および凍結降水のリスクとして定義した。他の全ては適切であると考えられた。標準ATISフォーマットにおける音声シンセサイザを用いて報告を記録し,ランダム数発生器を用いて配列決定した。参加職員の基本的人口統計学は,職務記述(看護師,傍投薬)およびチーム10尿(1年,1~3年および>3年)を含む,収集した。医療従事者は,以前に自己スケジュールされたスタッフ会議で記録を聞き,HAA飛行に対する適切または不適当な評価を報告した。記述統計を,カテゴリ変数の比較のためのChi-Square試験とともに報告した。全体として,61人の医療従事者のうち33人(54%)がATIS報告の75.3%を正しく分類した(95%信頼区間59.1%~91.5%)。適切な気象条件を,不適当な条件(80.7%v.66.7%,p=0.001)より,より大きな精度で同定した。寄生虫は看護師より正確であった(75.3%v.59.9%,p=0.008)。HAA tenureは,性能とは関連していなかった(73.8%,74%,および76.2%,p=0.88)。HAA医療従事者はATIS報告の75.3%を正しく分類し,不適当な条件の66.7%を正しく同定した。利用可能なATIS気象情報,特にリスク気象条件の同定において,HAA医療チーム理解を改善する機会がある。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 降水 ,  *自動化 ,  救急車 ,  情報源 ,  情報サービス ,  *気象 ,  *ヘリコプタ ,  凍結 ,  気象情報 ,  気象条件 ,  医療従事者 ,  端末装置 ,  飛翔 ,  可視度 ,  看護師

分類 (1件)： その他の航空輸送・サービス  (TE01050P)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自動化 ,  航空気象 ,  報告 ,  ヘリコプタ ,  医療チーム ,  理解