Safety Science· 2026Q1
Hastane acil durumlarında insan güvenilirliğinin değerlendirilmesi ve tahliye süresinin tahmin edilmesi: Bir Bayes ağı ve Petri ağı yaklaşımı
Assessing human reliability and estimating evacuation time in hospital emergencies: A Bayesian network and Petri net approach
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni bir BN-SLIM tekniği, Bayes ağlarını uzman yargısıyla entegre ederek hastane tahliyeleri için İnsan Hata Olasılıkları (HEP'ler) hesaplar ve görev bazında HEP'lerin 0.02 ile 0.15 arasında değiştiğini bulur. Petri ağı simülasyonları, insan hatalarının toplam tahliye süresini %23.37 artırdığını göstermektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Bayes ağlarını Başarı Olasılık İndeksi Yöntemi (SLIM) ile entegre ederek İnsan Hata Olasılıkları (HEP'ler) hesaplamak için bir BN-SLIM tekniği geliştirilmiştir.
- Görev bazında HEP'ler, yetkinlik (0.262) gibi Performans Şekillendirme Faktörleri ile ağırlıklandırılarak, ekipman bağlantısı kesilmesi için 0.02'den tekerlekli sandalye konumlandırması için 0.15'e kadar değişmiştir.
- Petri ağı simülasyonları, insan hatalarının toplam tahliye süresini %23.37 artırdığını göstermiştir.
- Tekerlekli sandalye transferleri, tahliyeler sırasında insan hatasına en duyarlı görev olarak belirlenmiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
The complex operational environment of hospitals, characterized by varying patient mobility levels, inconsistent staffing patterns, and resource distribution across departments, creates unique challenges for evacuation planning. This study employs Bayesian networks (BN) to enhance the Success Likelihood Index Method (SLIM), specifically addressing uncertainties related to expert judgment and data scarcity. The proposed BN-SLIM technique integrates both methods to calculate more robust Human Error Probabilities (HEPs). Furthermore, a Petri net model is developed to simulate hospital emergency evacuations, estimating evacuation time both with and without human error. The HEPs calculated by BN-SLIM were used to construct error networks, which were then integrated into the base Petri net model to quantify the probability of error along token movement paths. When modeling task errors as reattempts, the error-integrated scenario incorporated probabilistic delays at transitions associated with tasks susceptible to human error. Best-Worst Method (BWM) was used to weigh five Performance Shaping Factors (PSFs) based on expert elicitation. BN-SLIM analysis, incorporating PSF weights (e.g., competency = 0.262), generated task-specific HEPs ranging from 0.02 (equipment disconnection) to 0.15 (wheelchair positioning). Petri net simulations demonstrated that human errors increase total evacuation time by 23.37%, with wheelchair transfers showing the highest error susceptibility. The integrated methodology provides hospitals with actionable insights for optimizing evacuation plans, particularly for mobility-impaired patients.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Safety Science, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Statistics, Probability and UncertaintyDecision Sciences