综述：电子健康记录、最佳实践咨询警报与重症监护病房的用户界面

　　（编辑推荐）本文综述了电子健康记录(EHR)中最佳实践咨询(BPA)警报在重症监护病房(ICU)的应用，基于Boy的AUTOS模型（Artifact/User/Task/Organization/Situation）分析其交互设计，强调通过人因工程优化临床决策支持系统(CDSS)，提升危重症护士对36种BPA警报的响应效率。

　　

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Key points
• 最佳实践咨询(BPA)是整合于电子健康记录(EHR)的临床决策支持工具，通过数据解读与模式识别向危重症护士推送护理建议。护士需评估警报相关性后再执行干预。
• 研究聚焦美国亚利桑那州某医院ICU的BPA数据，涉及28张病床和90名医护人员。

Assessment of best practice advisory alerts using Boy’s AUTOS model
基于人因工程专家Boy提出的AUTOS模型（Artifact/User/Task/Organization/Situation金字塔结构），分析BPA系统设计：

1. Artifact：指EHR内嵌的BPA功能模块，如针对腹痛患者的粪便采样提醒；
2. User：危重症注册护士(RN)需平衡警报处理与紧急护理任务；
3. Task：警报需与插管监测、败血症识别等ICU核心任务匹配；
4. Organization：医院政策影响BPA响应率；
5. Situation：临床场景的动态复杂性决定警报优先级。

Review of BPAs in Southern Arizona Hospital ICU
2023年1-11月数据显示：
• 月均783次警报触发，36种独特BPA类型；
• 高频警报包括粪便采样（腹痛/腹泻触发）、静脉血栓预防；
• 低频率警报（如电解质校正）临床价值存疑。

Discussion
BPA设计需平衡敏感性与特异性：
• 顶部6类警报占总量67%，但部分低效警报导致护士疲劳；
• AUTOS模型揭示：组织流程（如培训）和情境因素（如多器官衰竭）显著影响警报效用。

Summary
BPA通过标准化护理路径提升ICU患者安全，但需持续优化人机交互界面，避免警报疲劳。未来应结合机器学习动态调整警报阈值。

Clinics care points
• AUTOS模型可确保BPA符合危重症RN工作流；
• 人因设计能减少EHR操作认知负荷⁹；
• 需定期评估BPA与临床需求匹配度。

Disclosure
无利益冲突声明。

（注：全文严格基于原文数据，未添加外部文献；专业术语如EHR/BPA/AUTOS等均保留原文格式；模型引用保留Boy^4,9的学术归属但隐去文献角标）