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对安大略省的用药错误的定量分析长期...
•确保报告药物错误和/或附近的遗漏：◦进入房屋的药物事件事件报告系统，用于本地学习，共享和行动，◦进入https://www.ismp-canada.org/err_ipr.htm（用于医疗保健提供者）或居民和家人的行为和家人的行为，以供居民和家人进行。•查看MED安全信号，以了解可以在本地实施的错误和改进机会。•使用长期护理计划中加强药物安全开发的工具和资源。•在您的LTC房屋中实施药物安全计划！
种子：模拟DNA存储中错误的出现
背景：DNA存储是一种非易失性存储技术，用于将数据作为合成DNA字符串存储，可提供前所未有的存储密度和耐用性。然而，将DNA用作实用的数字信息存储介质仍然是一个谜，因为这非常昂贵，并且需要大量时间将数据编码和解码数据与合成DNA进行编码和解码。更重要的是，DNA存储管道的各个阶段（例如，合成，测序等）是易误。此外，DNA会随着时间的流逝而衰减，合成DNA的可靠性取决于各个方面，包括保存介质和温度。允许信息的完美存储和恢复，从而使其与现有的基于闪光灯或磁带技术的竞争性，高级错误保护方案是必不可少的。然而，评估和比较现实模型条件下的各种DNA存储技术和错误纠正代码 - 包括广泛的合成培养基，测序技术，温度和持续时间 - 是非常时间的汇总和昂贵的。结果：在这项研究中，我们提出了种子，这是一种基于误差模型的模拟器，以模仿DNA存储不同阶段累积误差的过程。种子是第一个已知的模拟器，它结合了各种经验得出的统计（或随机？）错误模型，模仿DNA存储中各个阶段的不同类型的误差类型的产生和传播。它的有效性与许多已发表的湿lab实验的数据进行了评估。结论：种子易于使用，并提供灵活的和固定的参数设置，以模仿DNA存储中的误差模型。对体外实验结果的验证表明，其有望模仿DNA存储中错误产生和传播的随机模型。种子可作为带服务器端应用程序的Web界面以及便携式跨平台本机应用程序（可在givethelink中找到）提供。
文章 一种人工智能赋能的家庭基础设施，可最大限度地减少用药错误
摘要：本文介绍了一种基于人工智能 (AI) 的基础设施，用于减少在家遵循治疗计划时的用药错误。该系统特别有助于帮助有认知障碍的患者。基于 AI 的系统首先使用 Actor-Critic 方法学习患者的技能。在评估患者的残疾情况后，系统采用适当的方法进行监测过程。监测用药过程的可用方法是基于深度学习 (DL) 的分类器、光学字符识别和条形码技术。DL 模型是一种卷积神经网络 (CNN) 分类器，即使在不同方向显示时也能够检测到药物。第二种技术是基于 Tesseract 库的 OCR，可从盒子中读取药物名称。第三种方法是基于 Zbar 库的条形码，可根据盒子上的条形码识别药物。GUI 表明该系统可以帮助患者服用正确的药物并防止用药错误。这种整合三种不同工具来监控用药过程的方法具有优势，因为它降低了用药错误的可能性并增加了正确检测的机会。当患者有轻度认知障碍时，这种方法更有用。
具有最小基因组错误的工程化主要编辑器
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 8 月 3 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.08.02.606370 doi：bioRxiv 预印本
通过感官反馈预防模式错误
摘要 研究了使用不同类型的反馈来预防模式错误。两个实验检查了文本编辑任务中模式错误的频率，其中模式错误被定义为在插入模式下尝试发出导航命令，或在命令模式下尝试插入文本。在实验 1 中，在四种不同条件下比较了动觉反馈与视觉反馈的有效性：使用键盘还是脚踏板来改变模式（动觉反馈），交叉存在或不存在视觉反馈来指示模式。结果表明，动觉反馈和视觉反馈在减少模式错误方面都是有效的。但是，无论是在减少错误方面还是在减少与模式变化相关的认知负荷方面，动觉反馈都比视觉反馈更有效。实验 2 测试了以下假设：这种动觉反馈的优越性是由于脚踏板需要受试者主动保持插入模式。结果证实，使用非锁定脚踏板切换模式比使用锁定踏板提供了更显著的模式状态信息来源。根据这些结果，我们认为用户维护的模式状态比系统维护的模式状态更有效地防止模式错误。
数据库错误对通视性估计的影响 * - ASPRS
摘要 数字地形数据库最常见的用途之一是评估空间中各点之间的通视性或清晰视线。这些评估通常用于做出有关设备或人员部署的决策。但是，数据库和真实地形之间会存在误差或差异，并且由于这些差异，现场的可见性将与使用数据库预测的可见性不同。本文介绍了一种在给定误差规范的情况下计算区域可见性概率的方法。结果显示了可见性不确定性对数据库误差和地形粗糙度的敏感性。讨论了对其他参数的敏感性。结果表明，数据库非常适合预测遮蔽，但对于预测可见性则不太可靠。此外，可见性预测的可靠性会随着地形粗糙度的增加而增加。
飞行员和飞行员事故错误的航空医学原因
专家认为航空业的失误是导致事故和事件的主要因素。本文研究了导致尼日利亚飞行员和飞机工程师发生事件或事故的航空医学因素。本文利用了对随机抽样受访者进行问卷调查收集的数据。总共向飞行员和飞机工程师发放了 300 份问卷。使用因子分析和多元回归分析相结合的方式分析数据。因子旋转后提取的变量表明，一般健康状况（78.20%）是导致飞机工程师发生错误的最重要原因。对于飞行员而言，迷失方向（79.20%）被发现是导致错误的最关键的航空医学原因。多元回归分析结果显示，航空工程师的 R = 0.651，飞行员的 R = 0.607。这些发现表明，航空事故和由错误引起的事件可以追溯到这些航空医学因素。本文建议在航空专业人员的许可和重新认证指南中增加对航空医学条件的严格执行，以便将尼日利亚航空业中可追溯到错误的事故和事件减少到最低限度。
影响人为错误的因素研究 - MDPI
摘要：本研究旨在通过关注人为因素与人为错误之间的因果关系的重要性来确定人为错误的原因，从而减少航空公司空乘人员发生人为错误和事故的可能性。根据统计分析，在五个人为因素中，身体疲劳、心理压力和空乘人员的自满情绪对人为错误有积极影响。然而，时间压力下的匆忙和外部因素造成的干扰对人为错误没有显著影响。人为错误对工作塑造和心理健康有负面影响。本研究分析了影响空乘人员失误的人为因素，并揭示了自满情绪的重要性，这是以前的研究没有涉及的。最后，讨论了研究意义、局限性和未来的研究。
预防新冠肺炎和流感疫苗错误的策略
接收最新的 BC 免疫手册更新以及任何卫生当局或特定地点的更新。 实施一个通信系统，以便在每次轮班开始时共享信息（例如，安全会议、通信板/活页夹）。 建立一个系统，确保在资源更新时更换任何印刷资源，以确保只有最新的资源可用。 为最近未在诊所工作的员工建立一个系统，以支持他们了解任何临床或程序更新。 应向员工说明报告错误的流程。确保系统地记录错误，并在审查错误后有一个支持性流程来跟进和分享经验。 鼓励员工提出问题、提出建议并仔细检查他们的做法，以创造一种预防错误的文化。诊所设置和
扩展基于模型的开发的边界以解决错误
任务建模通常以无错误的角度进行。错误通常在软件开发阶段（开发支持用户任务的系统时）通过系统地调查可能的错误用户输入来处理。这导致系统对错误用户行为的响应不足。但是，人为错误在安全关键系统（例如航空、铁路系统或核电站 [17]）的事故发生中起着重要作用。不幸的是，实践表明，在资源可用性和经济性方面，在任务建模中达到必要的详尽性非常困难。这些方面促使负责任务分析和建模的人员专注于最频繁和最标准的活动，从而忽略了不频繁或错误的活动。但是，这正是应该强调的地方，以便有效地处理容错问题。