بشكل عام ، المصطلح حادث تُستخدم للإشارة إلى الأحداث التي تؤدي إلى إصابة أو ضرر جسدي غير مرغوب فيه أو غير مخطط له ؛ نموذج الحادث هو مخطط مفاهيمي يتم تطبيقه على تحليل مثل هذه الأحداث. (قد تعلن بعض النماذج صراحةً أن "الحوادث القريبة" - التي تُعرف أحيانًا باسم "الحوادث الوشيكة" - يغطيها النموذج ؛ ومع ذلك ، فإن التمييز ليس مهمًا لهذه المقالة.) يمكن أن تخدم نماذج الحوادث أغراضًا مختلفة. أولاً ، قد توفر فهمًا مفاهيميًا لكيفية حدوث الحوادث. ثانيًا ، يمكن استخدام النماذج لتسجيل المعلومات المتعلقة بالحوادث وتخزينها. ثالثًا ، قد توفر آلية للتحقيق في الحوادث. هذه الأهداف الثلاثة ليست متميزة تمامًا ، ولكنها تشكل وسيلة مفيدة للتصنيف.

تصف هذه المقالة MAIM ، نموذج معلومات الحوادث في ميرسيسايد ، والذي يتكيف بشكل طبيعي مع الغرض الثاني - تسجيل معلومات الحوادث وتخزينها. بعد الخطوط العريضة للأساس المنطقي لـ MAIM ، تم وصف بعض الدراسات المبكرة التي تقيم النموذج. تنتهي المقالة بالتقدم الأخير مع MAIM ، بما في ذلك استخدام "البرامج الذكية" لجمع وتحليل المعلومات حول حوادث الإصابات.

نمذجة الحوادث المبكرة

في نموذج هاينريش (1931) ، تم تشبيه التسلسل السببي المؤدي إلى وقوع حادث بسلسلة من خمسة أحجار دومينو متساقطة ، كل واحدة من الأربعة الأولى ضرورية قبل وقوع الحدث النهائي. في مقدمة لـ MAIM ، خلص مانينغ (1971) إلى أن "المتطلبات الأساسية للإصابة العرضية هي وجود مضيف [عامل ، على سبيل المثال] وكائن بيئي يساهم في وقوع الحادث. المضيف أو الكائن أو كلاهما يتحركان فيما يتعلق ببعضهما البعض ". طور Kjellén and Larsson (1981) نموذجهم الخاص ، والذي افترض مستويين: تسلسل الحادث والعوامل الأساسية المحددة. في ورقة لاحقة ، وصف Kjellén and Hovden (1993) التقدم اللاحق في سياق الأدبيات الأخرى وأشاروا إلى الحاجة إلى "الاستخدام الفعال للمعلومات الموجودة من تقارير الحوادث الروتينية وتقارير الحوادث القريبة من خلال نظام قوي لاسترجاع المعلومات". وقد تم تحقيق ذلك بالنسبة لـ MAIM.

حيثيات MAIM

يبدو أن هناك إجماعًا كبيرًا على أن المعلومات المفيدة عن الحوادث يجب ألا تركز فقط على الظروف المباشرة للضرر أو الإصابة ، بل يجب أن تتضمن أيضًا فهمًا لسلسلة الأحداث السابقة والعوامل التي أدت إلى حدوث تسلسل الحادث. فشلت بعض أنظمة التصنيف المبكرة في تحقيق ذلك. كان فهم الأشياء وحركات (الأشخاص أو الأشياء) والأحداث مختلطًا بشكل عام ولم يتم تمييز الأحداث المتتالية.

مثال بسيط يوضح المشكلة. عامل ينزلق على قطعة من الزيت ويسقط ويضرب رأسه على آلة ويعاني من ارتجاج في المخ. يمكننا بسهولة التمييز بين السبب (الفوري) للحادث (الانزلاق على الزيت) وسبب الإصابة (ارتطام الرأس بالماكينة). ومع ذلك ، فإن بعض أنظمة التصنيف تشمل فئات "سقوط الأشخاص" و "الضرب بالأشياء". يمكن تخصيص الحادث لأي منهما ، على الرغم من عدم وصف أي منهما للسبب المباشر للحادث (الانزلاق على الزيت) أو العوامل السببية (مثل كيف سقط الزيت على الأرض).

تكمن المشكلة أساسًا في أنه يتم أخذ عامل واحد فقط في الاعتبار في حالة متعددة العوامل. لا يتكون الحادث دائمًا من حدث واحد ؛ قد يكون هناك الكثير. شكلت هذه النقاط الأساس لتطوير MAIM بواسطة ديريك مانينغ ، طبيب العمل.

وصف MAIM

محور الحادث هو أول غير متوقع (غير مرغوب فيه أو غير مخطط له) تشمل المعدات التالفة أو الشخص المصاب (الشكل 1). لن يكون هذا دائمًا هو الحدث الأول في عملية الحادث الموصوفة على أنها الحدث السابق. في المثال أعلاه ، تعتبر القسيمة أول حدث غير متوقع للحادث. (نظرًا لوجود بقع زيتية على الأرض ، فليس من غير المتوقع أن ينزلق شخص ما على إحداها ويسقط ، لكن الشخص الذي يمشي لا يتوقع ذلك).

الشكل 1. نموذج حادث MAIM

يصف الجنرال سلوك الجهاز أو الشخص نشاط في ذلك الوقت ووصفًا أكثر تحديدًا لنوع حركة جسدية عندما وقع الحدث الأول. يتم وصف الكائنات المعنية ، وبالنسبة لتلك المتعلقة بالأحداث ، تشمل خصائص الكائنات الموقف والحركة و حالة. في بعض الأحيان ، قد يتم تضمين كائن ثانٍ يرتبط ببعضه البعض (على سبيل المثال ، ضرب إزميل بمطرقة).

كما هو مذكور أعلاه ، قد يكون هناك أكثر من حدث و الحدث الثاني قد يحتوي أيضًا على كائن (ربما مختلف) متضمن فيه. بالإضافة إلى ذلك ، قد يقوم الجهاز أو الشخص بحركة جسدية إضافية ، مثل رمي اليد لمنع السقوط أو كسره. يمكن تضمينها في النموذج. قد يحدث حدث رابع أو لاحق قبل أن يؤدي التسلسل في النهاية إلى إصابة. يمكن توسيع النموذج في جميع الاتجاهات عن طريق تسجيل العوامل المتعلقة بكل مكون. على سبيل المثال ، ستسجل الفروع من الأنشطة والحركات الجسدية العوامل النفسية أو الأدوية أو القيود الجسدية للعامل.

بشكل عام ، يمكن تمييز الأحداث المنفصلة بسهولة بشكل حدسي ، ولكن التعريف الأكثر صرامة مفيد: الحدث هو تغيير غير متوقع ، أو نقص في التغيير ، في حالة الطاقة للوضع. (المصطلح طاقة يتضمن كلاً من الطاقة الحركية والوضعية.) يكون الحدث الأول دائمًا غير متوقع. قد تكون الأحداث اللاحقة متوقعة ، بل حتمية ، بعد الحدث الأول ، ولكنها دائمًا ما تكون غير متوقعة قبل وقوع الحادث. مثال على نقص غير متوقع في تغيير الطاقة هو عندما تتأرجح المطرقة وتخطئ المسمار الذي تستهدفه. مثال العامل الذي ينزلق على قطعة زيت ، ويسقط ويضرب رأسه ، يقدم مثالاً. الحدث الأول هو "انزلاق القدم" - وبدلاً من السكون ، تكتسب القدم الطاقة الحركية. الحدث الثاني هو "السقوط" ، عندما يتم اكتساب المزيد من الطاقة الحركية. يتم امتصاص هذه الطاقة من خلال اصطدام رأس العامل بالآلة عند حدوث الإصابة وينتهي التسلسل. يمكن "رسم" هذا على النموذج على النحو التالي:

1. الحدث الأول: انزلاق القدم على الزيت.
2. الحدث الثاني: سقط شخص.
3. الحدث الثالث: اصطدام رأس بآلة.

تجربة مع MAIM

تم استخدام نسخة سابقة من نموذج MAIM في دراسة لجميع الحوادث البالغ عددها 2,428 حادثًا في عام 1973 في مصنع تصنيع علبة التروس على أساس شركة سيارات. (انظر شانون 1978 لمزيد من التفاصيل.) تضمنت العمليات قطع وطحن التروس والمعالجة الحرارية وتجميع علبة التروس. أنتجت عملية القطع شظايا ونشارة معدنية حادة ، واستخدم الزيت كمبرد. تم استخدام النماذج المصممة لغرض جمع المعلومات. تم رسم كل حادث بشكل مستقل على النموذج من قبل شخصين وتم حل التناقضات عن طريق المناقشة. لكل حادث ، تم إعطاء المكونات أكواد عددية ، بحيث يمكن تخزين البيانات على جهاز كمبيوتر وإجراء التحليلات. يوضح ما يلي بعض النتائج الأساسية ويقدم فحصًا تم إجراؤه على ما تم تعلمه على وجه التحديد من استخدام النموذج.

تم تخفيض معدل الحوادث بشكل كبير (بما يقرب من 40 ٪) ، على ما يبدو نتيجة للدراسة التي أجريت. علم الباحثون أنه بسبب الاستجواب الإضافي الذي دعت إليه الدراسة (والوقت اللاحق) ، فإن العديد من الموظفين "لا يمكن إزعاجهم" للإبلاغ عن إصابات طفيفة. وأكدت عدة أدلة على ذلك:

1. ارتفع المعدل مرة أخرى في عام 1975 بعد انتهاء الدراسة.
2. لم يتأثر معدل الإصابات الضائعة.
3. زيارات المركز الطبي للشكاوى غير الصناعية لم تتأثر.
4. لم تتأثر معدلات الحوادث في بقية الأسباب.

وهكذا يبدو أن المعدل المخفض كان بالفعل من صنع التقارير.

ومن النتائج الأخرى المثيرة للاهتمام أن هناك 217 إصابة (8٪) لم يتمكن العمال المتورطون فيها من التأكد من كيفية حدوثها أو توقيتها. تم اكتشاف ذلك لأن العمال سئلوا صراحة عما إذا كانوا متأكدين مما حدث. عادةً ما تكون الإصابات عبارة عن جروح أو شظايا ، وهي شائعة نسبيًا نظرًا لطبيعة العمل في هذا المصنع.

من بين الحوادث المتبقية ، كان ما يقرب من نصف الحوادث (1,102،58) عبارة عن حدث واحد فقط. كانت الحوادث ثنائية وثلاثية الأحداث أقل شيوعًا على التوالي ، وتضمنت XNUMX حادثة أربعة أحداث أو أكثر. كانت هناك زيادة ملحوظة في نسبة الحوادث مما أدى إلى ضياع الوقت مع زيادة في عدد الأحداث. أحد التفسيرات المحتملة هو أنه كانت هناك زيادة في الطاقة الحركية مع كل حدث ، لذلك مع المزيد من الأحداث ، كان هناك المزيد من الطاقة لتبدد عندما يصطدم العامل والجسم المعني.

وجدت دراسة إضافية للاختلافات بين حوادث الوقت الضائع وغير الضائع اختلافات ملحوظة للغاية في توزيعات المكونات المنفصلة للنموذج. على سبيل المثال ، عندما كان الحدث الأول هو "انزلاق شخص" ، أدى ما يقرب من ربع الحوادث إلى ضياع الوقت ؛ ولكن بالنسبة لـ "ثقب الجسم" ، 1٪ فقط فعلوا ذلك. بالنسبة لمجموعات المكونات ، تم إبراز هذه الاختلافات. على سبيل المثال ، فيما يتعلق بالأحداث النهائية والأشياء ذات الصلة ، لم ينتج عن أي من الحوادث الـ 132 التي تم فيها "ثقب" الضحية أو "انشقاقها" وقتًا ضائعًا ، ولكن عندما كان الحدث الأخير "متوترًا / ملتويًا" بعبارة "لا "، 40٪ من الإصابات تسببت في ضياع الوقت.

تناقضت هذه النتائج مع الرأي القائل بأن خطورة الإصابة هي إلى حد كبير مسألة حظ وأن الوقاية من جميع أنواع الحوادث من شأنها أن تؤدي إلى الحد من الإصابات الخطيرة. هذا يعني أن تحليل جميع الحوادث ومحاولة منع الأنواع الأكثر شيوعًا لن يكون له بالضرورة تأثير على تلك التي تسبب إصابات خطيرة.

تم إجراء دراسة فرعية لتقييم فائدة المعلومات في النموذج. تم تحديد العديد من الاستخدامات المحتملة لبيانات الحوادث:

• لقياس أداء السلامة - مدى استمرار وقوع الحوادث في مصنع أو منطقة من المصنع بمرور الوقت

• لتحديد الأسباب

• لتحديد الأخطاء (بالمعنى الأوسع للمصطلح)

• للتحقق من السيطرة - أي لمعرفة ما إذا كانت تدابير السلامة المتخذة لمنع نوع (أنواع) من الحوادث فعالة بالفعل

• لتوفير أساس من الخبرة ، حيث أن المعرفة بمجموعة واسعة من مواقف وظروف الحوادث قد تساعد في تقديم المشورة للوقاية من الحوادث.

قام ثلاثة ضباط سلامة (ممارسون) بتقييم فائدة الأوصاف اللفظية والنماذج المخططة لسلسلة من الحوادث. صنف كل منهم 75 حادثًا على الأقل على مقياس من 0 (لا توجد معلومات مفيدة) إلى 5 (مناسب تمامًا للاستخدام). بالنسبة لغالبية الحوادث ، كانت التصنيفات متطابقة - أي ، لم يتم فقد أي معلومات في النقل من الأوصاف المكتوبة إلى النموذج. عندما يكون هناك فقدان للمعلومات ، كانت في الغالب مجرد نقطة واحدة على مقياس من 0 إلى 5 - أي خسارة صغيرة فقط.

ومع ذلك ، نادرًا ما كانت المعلومات المتاحة "كافية تمامًا". كان هذا جزئيًا بسبب استخدام ضباط السلامة لإجراء تحقيقات مفصلة في الموقع ، وهو أمر لم يتم إجراؤه في هذه الدراسة لأنه تم تضمين جميع الحوادث المبلغ عنها ، سواء كانت بسيطة أو أكثر خطورة. ومع ذلك ، يجب أن نتذكر أن المعلومات المرسومة على النماذج مأخوذة مباشرة من الأوصاف المكتوبة. نظرًا لضياع القليل نسبيًا من المعلومات ، فإن هذا يشير إلى إمكانية استبعاد الخطوة الوسيطة. إن الاستخدام الأكثر انتشارًا لأجهزة الكمبيوتر الشخصية وتوافر البرامج المحسنة يجعل جمع البيانات آليًا أمرًا ممكنًا - ويسمح باستخدام قوائم المراجعة عن طريق ضمان الحصول على جميع المعلومات ذات الصلة. تمت كتابة برنامج لهذا الغرض وخضع لبعض الاختبارات الأولية.

برنامج MAIM الذكي

تم استخدام نموذج MAIM بواسطة Troup و Davies و Manning (1988) للتحقيق في الحوادث التي تسبب إصابات في الظهر. تم إنشاء قاعدة بيانات على كمبيوتر IBM PC عن طريق ترميز النتائج من مقابلات المريض التي أجراها المحاور الذي كان من ذوي الخبرة مع نموذج MAIM. تحليل المقابلات للحصول على وصف MAIM (الشكل 2 ) تم إجراؤه بواسطة القائم بإجراء المقابلة ، وفي هذه المرحلة فقط تم إدخال البيانات في قاعدة البيانات. في حين أن الطريقة كانت مرضية تمامًا ، كانت هناك مشاكل محتملة في جعل الطريقة متاحة بشكل عام. على وجه الخصوص ، كانت هناك حاجة إلى مجالين من مجالات الخبرة - مهارات إجراء المقابلات والإلمام بالتحليل اللازم لتشكيل وصف MAIM للحادث.

الشكل 2. ملخص الحادث كما هو مسجل في مقابلة المريض

تم تطوير البرنامج بواسطة Davies and Manning (1994a) لإجراء مقابلة مع المريض وإنتاج قاعدة بيانات للحوادث باستخدام نموذج MAIM. كان الغرض من البرنامج هو توفير مجالين من الخبرة - المقابلة والتحليل لتشكيل هيكل حدث MAIM. يعد برنامج MAIM ، في الواقع ، "واجهة أمامية" ذكية لقاعدة البيانات ، وبحلول عام 1991 تم تطويره بشكل كافٍ ليتم اختباره في بيئة سريرية. تم تصميم برنامج MAIM للتفاعل مع المريض عن طريق "القوائم" - يختار المريض الخيارات من القوائم التي تتطلب فقط استخدام مفاتيح المؤشر ومفتاح "Enter". أثر اختيار عنصر من قائمة الخيارات إلى حد ما على المسار خلال المقابلة وكان له أيضًا تأثير تسجيل المعلومات في الجزء المناسب من وصف MAIM للحادث. قضت طريقة جمع البيانات هذه على الحاجة إلى مهارات التهجئة والكتابة ، كما أنها أعطت مقابلة متسقة وقابلة للتكرار.

يستخدم هيكل الحدث في نموذج MAIM الأفعال والأشياء لتكوين جمل بسيطة. يمكن ربط الأفعال في الأحداث بسيناريوهات مختلفة للحوادث ، وتشكل خاصية النموذج هذه الأساس لبناء مجموعة من الأسئلة المرتبطة التي تشكل مقابلة. يتم تقديم الأسئلة بطريقة تتطلب في أي مرحلة اختيارات بسيطة فقط ، مما يؤدي بشكل فعال إلى تقسيم الحساب المعقد للحادث إلى مجموعة من الأوصاف البسيطة. بمجرد تحديد فعل الحدث ، يمكن العثور على الأسماء المرتبطة من خلال تحديد موقع الكائنات لتشكيل جملة تعطي التفاصيل الكاملة لوصف الحدث المعين. من الواضح أن هذه الاستراتيجية تتطلب استخدام قاموس شامل للكائنات التي يمكن البحث عنها بسرعة وكفاءة.

يراقب نظام مراقبة الحوادث المنزلية (HASS) (وزارة التجارة والصناعة 1987) الأشياء المتورطة في الحوادث ، وتم استخدام قائمة الكائنات التي يستخدمها HASS كأساس لقاموس كائن لبرنامج MAIM وتم توسيعه ليشمل الكائنات التي تم العثور عليها في مكان العمل. يمكن تجميع الكائنات في فئات ، وبهذه البنية يمكن تحديد نظام قائمة هرمي - تشكل فئات الكائنات طبقات تتوافق مع قوائم القوائم. وبالتالي يمكن استخدام قائمة مرتبطة بالكائنات المرتبطة لتحديد العناصر الفردية. كمثال ، الكائن توصل يمكن العثور عليها بالترتيب: (1) أدوات ، (2) أدوات يدوية و (3) مطرقة من ثلاث قوائم متتالية. يمكن تصنيف كائن معين إلى عدة مجموعات مختلفة - على سبيل المثال ، يمكن ربط السكين بأدوات المطبخ أو الأدوات أو الأشياء الحادة. تم استخدام هذه الملاحظة لإنشاء روابط متكررة في قاموس الكائنات ، مما يسمح للعديد من المسارات المختلفة بالعثور على الكائن المطلوب. يحتوي قاموس الكائنات حاليًا على مفردات من حوالي 2,000 إدخال تغطي بيئات العمل والترفيه.

تجمع مقابلة MAIM أيضًا معلومات عن الأنشطة في وقت وقوع الحادث ، والتحركات الجسدية ، وموقع الحادث ، والعوامل المساهمة ، والإصابات والعجز. يمكن أن تحدث كل هذه العناصر أكثر من مرة في حادث ، وهذا ينعكس في بنية قاعدة البيانات العلائقية الأساسية التي تم استخدامها لتسجيل الحادث.

في نهاية المقابلة ، سيتم تسجيل عدة جمل تصف أحداث الحادث ويطلب من المريض ترتيبها بالترتيب الصحيح. بالإضافة إلى ذلك ، يُطلب من المريض ربط الإصابات بالأحداث المسجلة. ثم يتم تقديم ملخص للمعلومات التي تم جمعها على شاشة الكمبيوتر للحصول على معلومات.

يظهر مثال على ملخص الحادث كما يراه المريض في الشكل 2 . تم فرض هذا الحادث على مخطط MAIM في الشكل 2 . تم حذف التفاصيل المتعلقة بالعوامل ومكان الحادث.

عادة ما يكون أول حدث غير متوقع أو غير مقصود (الحدث الأول) والذي يتضمن الشخص المصاب هو أول حدث في تسلسل الحادث. على سبيل المثال ، عندما ينزلق شخص ويسقط ، يكون الانزلاق عادةً هو الحدث الأول في تسلسل الحوادث. من ناحية أخرى ، إذا أصيب شخص ما بجروح بسبب قيام شخص آخر بتشغيل الجهاز قبل أن تكون الضحية في مكان واضح ، فإن الحدث الأول الذي يتضمن الضحية "محاصر بواسطة آلة" ولكن الحدث الأول في تسلسل الحادث هو "آخر شخص يشغل الآلة قبل الأوان ". في برنامج MAIM ، يتم تسجيل الحدث الأول في تسلسل الحادث وقد ينشأ إما من الحدث الأول الذي يشمل الشخص المصاب أو كحدث سابق (الشكل 1). من الناحية النظرية ، قد تكون هذه الطريقة في عرض الأمور غير مرضية ، ولكن من وجهة نظر الوقاية من الحوادث ، فإنها تحدد بداية تسلسل الحوادث ، والتي يمكن بعد ذلك استهدافها لمنع وقوع حوادث مماثلة في المستقبل. (المصطلح عمل الانحراف تستخدمه بعض السلطات لوصف بداية تسلسل الحادث ، لكن لم يتضح بعد ما إذا كان هذا دائمًا مرادفًا للحدث الأول في الحادث.)

عندما تم استخدام برنامج MAIM لأول مرة في بيئة سريرية ، كان من الواضح أن هناك مشاكل في التقييم الصحيح لبعض أنواع الحوادث "الأرضية". يحدد نموذج MAIM أول حدث غير متوقع كنقطة انطلاق لتسلسل الحادث. لنتأمل في حادثتين متشابهتين ، أحدهما تعرض له العامل عمدا يصطدم بجسم ينكسر بعد ذلك ، والحادث الثاني الذي يتعرض له العامل عن غير قصد يخطو على جسم ينكسر. في الحادث الأول ، فإن الدوس على الجسم هو حركة الجسم وأول حدث غير متوقع هو كسر الجسم. في الحادث الثاني ، يعد الدوس على الجسم هو أول حدث غير متوقع في الحادث. يتمثل الحل في هذين السيناريوهين في طرح السؤال "هل خطوت بالخطأ على شيء ما؟" يوضح هذا مدى أهمية التصميم الصحيح للمقابلة في الحصول على بيانات دقيقة. يسمح تحليل هذين الحادثين بالتوصيات بشأن الوقاية من الحوادث على النحو التالي ؛ كان من الممكن منع وقوع الحادث الأول عن طريق تنبيه المريض إلى أن الجسم قد ينكسر. كان من الممكن منع وقوع الحادث الثاني عن طريق تنبيه المريض إلى أن الجسم كان خطرًا تحت القدم.

تم اختبار برنامج MAIM بنجاح في ثلاثة أماكن سريرية ، بما في ذلك مشروع مدته عام واحد في قسم الحوادث والطوارئ في مستشفى جامعة ليفربول الملكي. استغرقت مقابلات المرضى ما بين 1 و 5 دقيقة ، وتمت مقابلة مريضين في المتوسط ​​كل ساعة. إجمالاً ، تم تسجيل 15 حادثة. العمل على المنشورات على أساس هذه البيانات في التقدم.

الرجوع