Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • harvard-cite-them-right
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
AI-baserade Övervakningssystem inom Vården: med Fokus på att Förhindra Olycksfall
University of Borås, Faculty of Librarianship, Information, Education and IT.
University of Borås, Faculty of Librarianship, Information, Education and IT.
2024 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
AI-based Surveillance Systems in Healthcare : with Focus on Preventing Falls (English)
Abstract [sv]

Fallolyckor inom vården är en av de mest rapporterade incidenterna, särskilt vanligt för äldre personer. Dessa fall kan leda till allvarliga skador, men även död. Wåhlin, C. et al. (2018) Identifierar att största anledningen för dessa fall är dålig patientsäkerhet och tros bero på dåliga arbetsförhållanden inom vården. Genom användning av patientövervakningssystem kan vårdpersonal få ytterligare stöd kring fallprevention och minska antal fall som går att förhindra. Syftet med studien är att identifiera de förbättringsområden som fallpreventionssystem kan dra nytta av, samt att vidare diskutera förslag till de förbättringsområden som kan göras. Studien utförs genom en kvalitativ metod, där en små n-studie utförs med de sjukhus och äldreboenden som använder fallpreventionssystem. Resultaten av studien visar att vårdpersonalen är nöjda med fallpreventionssystemen som har prövats, men att vidare utveckling av systemen är relevant. Förbättringsförslag såsom; dokumentationsverktyg, uppföljningsverktyg och möjlighet till funktionell data om patienter kan vidare utveckla och förbättra användarvänligheten av systemet, samt öka patientsäkerheten.

Abstract [en]

Falls within healthcare is one of the most reported incidents, and the age demographic most associated with falls is elderly. These falls can lead to severe injuries, and even death. Wåhlin, C. et al. (2018) Identifies that the biggest reason for falls is because of lacking patient safety, and which is believed to be an effect of bad working conditions within healthcare. Through use of patient surveillance systems nursing staff can be able to get support in assisting falls and lower the amount of preventable falls. The purpose of this study is to identify the areas of improvement that fall prevention systems can make use of, and further discuss suggestions to areas of improvement. The study makes use of a qualitative methodology, where a small n-study will be made with hospitals and nursing homes that have experience with fall prevention systems. The result of the study shows that nursing staff are satisfied with the fall prevention systems that they have tried, but that development of these systems are relevant. Some areas of improvement that have been identified are: documentation tools, follow-up tools and the ability to put in functional data about patients, and through development of these areas can further make the system more user-friendly and further improve patient safety. 

Place, publisher, year, edition, pages
2024.
Keywords [en]
Artificial intelligence, AI, fall prevention, prevent, falls, patient, healthcare, nursing staff, improvement.
Keywords [sv]
Artificiell intelligens, AI, Fallprevention, förebygga, fall, patient, vårdpersonal, förbättring.
National Category
Computer and Information Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:hb:diva-32894OAI: oai:DiVA.org:hb-32894DiVA, id: diva2:1919040
Subject / course
Informatics
Available from: 2024-12-30 Created: 2024-12-06 Last updated: 2024-12-30Bibliographically approved

Open Access in DiVA

VT2024KANI04(540 kB)91 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 540 kBChecksum SHA-512
6e3cbe043977ad6ceb64ea9c45303a773e2932eb801ab9c89d01bcb1b6dd1dc08f8be2f3a823f1cf4034348307754622a654ff209f67169b3f5f1e2b8b8695d0
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Faculty of Librarianship, Information, Education and IT
Computer and Information Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 91 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 273 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • harvard-cite-them-right
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf