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推荐还是不推荐：面向时间紧迫医疗事件的人工智能辅助决策支持系统设计与评估 Mastrianni 等人设计AI决策支持系统辅助创伤治疗，比较信息合成与建议两种策略，发现在紧急医疗场景下提供AI建议可提升正确决策率，但存在准确性与时间的权衡。	AM Angela Mastrianni et al.德雷塞尔大学	AI-Assisted Healthcare
超越决策制定：为快反应医疗团队设计基于AI的决策支持系统时需考虑协作与代理 Mastrianni 等人分析12例儿科创伤复苏视频和27次访谈，指出AI决策支持系统设计需考虑医疗团队的协作与代理，并揭示其与临床实践指南引入的相似性	AM Angela Mastrianni et al.德雷塞尔大学	Team Work Makes the Dream Work
理解跨学科医疗环境中个人防护装备的使用：即时交互式合规警报的设计考虑 Sarcevic 等人通过分析26例小儿复苏视频和18名护士访谈，识别PPE不合规原因与纠正机制，提出需权衡任务紧迫性设计即时警报以纠正防护装备违规行为。	AS Aleksandra Sarcevic et al.德雷塞尔大学
通过原型警报系统的迭代设计与评估理解延迟感知与缓解机制 Zellner 等人通过48名临床医生迭代设计原型警报系统，识别出复杂医疗团队中延迟感知的四种缓解机制，提升急诊延误应对能力。	KZ Katherine Ann Zellner et al.德雷塞尔大学	Teams
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支持动态数据感知：交互式临床检查表中数据设计与捕获的方法 Mastrianni 等人通过用户中心设计开发自动捕获动态患者数据的检查表系统，模拟评估表明自动版本在准确性和完整性上更优且不影响情境感知，提出动态数据交互框架。	AM Angela Mastrianni et al.德雷塞尔大学
用于追踪极端行动团队活动中进展的基于言语的模型 Jagannath 等人提出基于言语的活动进展追踪模型，通过分析 104 例创伤复苏录音识别 11 种交际事件，模型在 98% 的活动相关对话实例中准确识别活动阶段。	SJ Swathi Jagannath et al.德雷塞尔大学	Team Collaboration; Team Collaboration
设计交互式警报以改善医疗紧急情况下关键事件的识别 Mastrianni 等人设计两阶段视觉警报系统用于创伤复苏检查表，显著提高了生命体征记录率，但发现临床医生参与度低时警报效果下降。	AM Angela Mastrianni et al.德雷塞尔大学
复选框设计再思考：理解复选框合规性和交互时机 Kulp 等人分析98份创伤复苏清单日志，识别三种不合规检查行为，发现用户不在场、重度损伤等因素与清单延迟显著相关	LK Leah Kulp et al.德雷塞尔大学
时间关键性医疗工作中电子文档的时间节奏和模式 Jagannath 等人分析电子表格记录时间模式，发现仅8%口头报告实时记录、42%未记录，提出 EHR 系统需支持实时记录的建议。	SJ Swathi Jagannath et al.德雷塞尔大学
比较纸质和数字检查表在时间关键工作中对团队表现的影响 Kulp 等人比较纸质与数字清单在创伤复苏中的表现，发现数字清单虽未显著改善任务完成时间，但显著提高了清单遵守率，且无不利影响。	LK Leah Kulp et al.德雷塞尔大学
博士研讨会该研究为博士研讨会论文，暂无摘要信息。	KS Kate Starbird et al.华盛顿大学	Doctoral Colloquium
应急通信中心自我组织工作的协调机制 Zhang 等人在应急通信中心研究发现，沟通专家通过工作排班、计算机系统和默契协议进行自我组织，并识别出技术支持需关注任务所有权、自分配和非正式层级。	ZZ Zhan Zhang et al.佩斯大学	Collaboration in Clinical Contexts