Усталость от сигналов тревоги

Медсестра отделения интенсивной терапии начинает ночную смену с шестью пациентами на мониторах. В первый час мониторы срабатывают десятки раз: отклеившийся электрод, пациент, который пошевелился, сатурация, которая упала и сама восстановилась. На компьютере каждое назначение, которое она проверяет, открывает окно предупреждения, почти всегда о взаимодействиях, которые команда уже знает. Около трёх часов ночи срабатывает сигнал у койки 4, и она заканчивает запись, прежде чем пойти посмотреть. На этот раз сигнал был настоящим. Сцена вымышленная и написана для обучения.

Этот текст посвящён усталости от оповещений — явлению, при котором повторяющееся воздействие частых или не требующих действий сигналов и предупреждений приводит к более медленной реакции или к её отсутствию. Задача — посмотреть, что показывают исследования об оповещениях электронной медицинской карты и сигналах мониторов, и что помогает сократить их избыток. Если вы играете в случай дня в NEXO, вы узнаете эту задачу: среди множества подсказок мышление должно отделить шум от того, что меняет тактику.

Главные пункты

• Усталость от оповещений возникает, когда избыток малозначимых предупреждений приводит к снижению чувствительности и более медленной реакции.
• Во многих учреждениях большинство оповещений о лекарствах врачи отклонили.
• Повторные оповещения для одного и того же пациента снижали вероятность их принятия.
• Отклонять оповещения становится привычкой, и многие были закрыты менее чем за три секунды.
• В одном бразильском коронарном отделении в среднем срабатывало более 10 сигналов в час.
• Сокращение повторов, настройка порогов и приоритизация важных оповещений фигурируют в исследованиях как стратегии.

Что такое усталость от оповещений

Обзорный обзор 32 публикаций выявил разные определения, но большинство описывало усталость от сигналов как явление, при котором повторяющееся воздействие частых или не требующих действий сигналов приводит к сенсорной перегрузке, эмоциональному истощению и постепенному снижению чувствительности специалистов (Michels и соавторы, 2025). Результат — больший риск запоздалой или неадекватной реакции и вреда пациенту.

В электронной медицинской карте понятие похожее. Усталость от оповещений — это явление, при котором незначимые предупреждения или рекомендации системы поддержки принятия решений появляются в избытке, и специалисты начинают отклонять их, не оценивая важность (Sutton и соавторы, 2020). Исследование о привычке добавляет, что она возникает из-за перегрузки оповещениями, которая оставляет клинициста нечувствительным к последующим оповещениям (Wang и соавторы, 2022).

Два механизма

Авторы исследования об оповещениях в клинических испытаниях описывают два близких фактора (Embi и Leonard, 2012). Первый — нерелевантность оповещений и когнитивная перегрузка, которую также называют перегрузкой оповещениями. Второй — снижение реакции на определённый тип оповещения по мере того, как клиницист подвергается ему снова и снова, постепенно теряя чувствительность.

Исследование в первичном звене проверило гипотезы, связанные с этими двумя механизмами: когнитивная перегрузка из-за объёма и сложности работы и снижение чувствительности из-за повторяющегося воздействия одного и того же оповещения со временем (Ancker и соавторы, 2017). Результаты помогают отделить то, что весит больше, как будет показано далее.

Почему тема важна для клинического мышления

Оповещения и сигналы — это подсказки. Хорошо натренированное мышление оценивает каждую подсказку по тому, что она добавляет, а не по тому, как она выглядит. Когда большинство подсказок ничего не меняют, мозг учится их игнорировать, и важная проходит вместе с ними. Текст о базовой частоте в диагностике объясняет, почему редкий признак теряет ценность, когда появляется среди множества ложноположительных результатов.

Есть прямая параллель с диагностикой. Когда скрининговый тест даёт много ложноположительных результатов, тот, кто читает результаты, учится не доверять всем, и истинно положительный результат встречают с тем же недоверием. С оповещениями происходит нечто похожее: проблема перестаёт быть в машине и переходит в ожидание, которое она создала у того, кто ею пользуется. Поэтому описанные далее решения затрагивают как систему, так и привычку команды.

Стоит также помнить, что усталость накапливается постепенно. Решение игнорировать оповещения редко появляется в первый рабочий день. Реакция становится медленнее по мере того, как каждое несущественное оповещение учит, что следующее, вероятно, тоже будет несущественным, и именно это незаметное обучение пытаются измерить исследования, приведённые ниже.

Оповещения в медицинской карте: масштаб проблемы

Цифры об отклонении оповещений повторяются в разных странах и службах. В академическом отделении неотложной помощи в Южной Корее 611 врачей обслужили 101 186 обращений, и почти две трети из 102 887 оповещений о лекарствах были отклонены (Yoo и соавторы, 2020). Авторы выявили 21 значимый фактор риска отклонения и напоминают, что такое поведение считается главным фактором, мешающим системе предотвращать нежелательные события.

В одной больнице США оповещения об аллергии на опиоиды, которые срабатывали чаще всего в системе назначений, отклонялись во всё большей доле, достигнув 89,7 на каждые 100 оповещений в 2013 году (Topaz и соавторы, 2015). Доля была высокой даже для тяжёлых реакций, опосредованных иммунной системой или опасных для жизни. Оповещения с точным совпадением аллергии и лекарства отклонялись реже, чем оповещения о совпадении только по группе.

Почему врачи отклоняют оповещения

Одно исследование собрало причины отклонения оповещений о лекарственных взаимодействиях в 10 местах США с разными медицинскими картами (Wright и соавторы, 2019). Исследователи нашли 177 различных причин, и число причин, предлагаемых в каждом месте, варьировалось от 3 до 100. Многие места предлагали причины, которые даже не относились к взаимодействиям. Три категории охватили 78 из каждых 100 отклонений: будет наблюдение или будут приняты меры предосторожности, нет клинической значимости, и польза больше риска (Wright и соавторы, 2019).

В исследовании опиоидов около трети причин указывали на несущественные оповещения (Topaz и соавторы, 2015). Авторы выступают за менее навязчивые интерфейсы и более точные оповещения, чтобы снизить усталость. Обзор о поддержке принятия решений идёт в том же направлении и напоминает, что врачи с большим опытом склонны меньше пользоваться системой и чаще отклонять её оповещения (Sutton и соавторы, 2020). Тот же обзор приводит исследования, в которых до 95 из каждых 100 оповещений не имели последствий, а врачи часто не соглашались с ними или не доверяли им (Sutton и соавторы, 2020).

Когда отклонение причиняет вред

Отклонение не безобидно. Исследование, упомянутое в работе о привычке, оценило, что только в США в 2014 году было отклонено около 57,6 млн оповещений о нежелательных реакциях на лекарства, из которых около 5,5 млн — неправомерно, с примерно 196 600 нежелательных событий в результате (Wang и соавторы, 2022). Важное оповещение обычно находится среди многих неважных.

Обзор о поддержке принятия решений напоминает также, что ошибки с лекарственными взаимодействиями распространены и предотвратимы, и что до 65 из каждых 100 госпитализированных пациентов подвергаются воздействию одной или нескольких потенциально вредных комбинаций (Sutton и соавторы, 2020). Задача, таким образом, — отделить сигнал от шума, а не отключить сигнал.

Повторение, сложность и привычка

Исследование в первичном звене показало, что в среднем четверть оповещений о лекарствах и треть клинических напоминаний, которые получал врач, были повторами для одного и того же пациента в один и тот же год (Ancker и соавторы, 2017). Принятие оповещений было связано со сложностью работы и с повторами, но не с объёмом работы.

Шанс принять напоминание снижался на 30 из каждых 100 за каждое дополнительное напоминание на приём и на 10 из каждых 100 за каждое увеличение на пять пунктов доли повторных напоминаний (Ancker и соавторы, 2017). Авторы заключили, что врачи становились менее склонны принимать оповещения по мере того, как получали их больше, особенно повторных, и что сокращение повторов для одного и того же пациента — перспективная цель.

Снижение со временем

В рандомизированном исследовании отслеживали оповещения о наборе в клинические исследования в медицинской карте (Embi и Leonard, 2012). Доля ответов показала тенденцию к значимому снижению со временем, уменьшаясь с каждым периодом, при p < 0,0001 (Embi и Leonard, 2012). Авторы расценили находку как разновидность усталости от оповещений и выступили за корректировку частоты и формата таких уведомлений (Embi и Leonard, 2012). Пример полезен потому, что оповещение о наборе почти никогда не является срочным для пациента, который находится перед врачом. Тем не менее оно конкурирует за то же внимание, что и оповещения о безопасности, и снижение ответа на один тип уведомлений может распространиться на другие.

Привычка закрывать окно

В когортном исследовании с участием 1152 врачей, столкнувшихся с конкретным оповещением в медицинской карте, измерили силу привычки отклонять (Wang и коллеги, 2022). Отклонение оповещений усиливало эту привычку, а сила привычки была связана с большим числом отклонений после первого. Около 72,5 из 100 оповещений отклоняли менее чем через 3 секунды после появления, а 13,2 из 100 — менее чем через 1 секунду (Wang и коллеги, 2022).

Менее чем за 1 секунду трудно прочитать оповещение. Авторы приводят полевые наблюдения и интервью, в которых врачи выработали привычку отклонять оповещения, причём многие закрывались без сколько-нибудь значимой когнитивной оценки (Wang и коллеги, 2022). В тексте о диагностической неопределённости обсуждается ценность паузы в несколько секунд перед решением.

Сигналы мониторов в отделении интенсивной терапии

Бразильское обсервационное исследование наблюдало коронарное отделение кардиологического стационара на 170 коек (Bridi и коллеги, 2014). За 40 часов наблюдения зарегистрировали 426 сигналов: 227 поступили от многопараметрических мониторов, а 199 — от другого оборудования, такого как инфузионные насосы, диализные насосы, аппараты искусственной вентиляции лёгких и внутриаортальные баллоны. В среднем было 10,6 сигнала в час (Bridi и коллеги, 2014).

Авторы описывают механизм ясно. Когда множество сигналов маскирует клинически важные, часть из них в итоге отключают, заглушают или игнорируют сотрудники, и безопасность тяжёлых пациентов оказывается под угрозой (Bridi и коллеги, 2014). Отключение сигналов, отказ от их программирования или настройки в соответствии с состоянием пациента и установка слишком низкой громкости фигурируют как предметы исследования в той же работе.

Исследование напоминает и о парадоксе. Сигналы оборудования, созданного защищать пациента, усилили шум в отделении, отвлечения и перерывы в работе и создали ложное чувство безопасности (Bridi и коллеги, 2014). Вывод подчёркивает важность правильной настройки физиологических переменных, громкости и параметров сигналов мониторов в повседневной работе отделения интенсивной терапии.

Персонализированные мониторы

Чтобы сократить сигналы, не требующие действий, настройки может понадобиться скорректировать для каждого пациента, но медсёстры часто этого не делают из-за конкурирующих задач и собственной усталости от сигналов (Ruppel и коллеги, 2018). В одном клиническом отделении интенсивной терапии испытали программное обеспечение для персонализации сигналов и сравнили два месяца до и два месяца после внедрения.

Сигналы средней приоритетности по частоте сердечных сокращений, частоте дыхания и артериальному давлению значимо снизились, и их длительность тоже уменьшилась (Ruppel и коллеги, 2018). Сигналы насыщения кислородом остались прежними. После вмешательства медсёстры сообщали, что тратят меньше времени на сигналы, не требующие действий, и снизилась доля тех, кто говорил, что сигналы мешают работе, и тех, кто видел, как важный сигнал был проигнорирован (Ruppel и коллеги, 2018).

Что рассказывает сестринский персонал

Систематический обзор усталости от сигналов тревоги в ОРИТ объединил исследования с участием 389 медсестёр (Lewandowska и соавторы, 2020). Медицинские работники считали сигналы тревоги раздражающими и слишком частыми, они мешали уходу и снижали доверие к системе. В обзоре приводятся работы, в которых ложные или клинически незначимые сигналы тревоги достигали 85–99 на каждые 100 сигналов.

Шум тоже имеет значение. Тот же обзор приводит проект, в котором уровень шума в ОРИТ составлял от 47 до 77 децибел, причём ложные сигналы тревоги были среди основных источников, и напоминает, что шум мешает общению и повышает стресс у персонала (Lewandowska и соавторы, 2020). Длительное воздействие шума было названо фактором профессионального выгорания среди медсестёр отделений интенсивной терапии.

Последствия для пациента

Обзор литературы связал усталость от сигналов тревоги с запоздалыми реакциями, сбоями в общении и повышенным стрессом и выгоранием у медицинских работников (Michels и соавторы, 2025). Среди прямых последствий для пациента авторы называют нарушенный сон из-за избытка сигналов тревоги. Текст о межпрофессиональном клиническом мышлении показывает, как команда может распределять наблюдение, а не сосредоточивать его на одном человеке.

Что помогает сократить избыток

Обзор литературы перечисляет стратегии по четырём направлениям: программы обучения, технические улучшения, такие как персонализация сигналов тревоги, корректировка протоколов и организационные меры (Michels и соавторы, 2025). Обзор о поддержке принятия решений предлагает расставлять приоритеты и отбирать действительно важные оповещения с наибольшим влиянием, а также адаптировать оповещения к специальностям и уровням тяжести (Sutton и соавторы, 2020).

Стратегия	Изученный пример	Результат	Источник
Сократить повторы	Первичная помощь	Повторы для одного и того же пациента снизили принятие	Ancker и соавторы, 2017
Персонализировать сигналы монитора	Клиническое ОРИТ с программным обеспечением	Меньше сигналов по частоте и давлению	Ruppel и соавторы, 2018
Персонализированные пороги	Показатели жизнедеятельности в педиатрии	Меньше сигналов по частоте сердечных сокращений	Poole и Shah, 2018
Проверить комментарии к отклонению	Правила оповещений в больнице	Найдено 62 нарушенных правила	Aaron и соавторы, 2019
Пересмотреть причины отклонения	10 мест с разными медицинскими картами	177 разных причин, многие несущественны	Wright и соавторы, 2019
Расставлять приоритеты и персонализировать	Обзор поддержки принятия решений	Оповещения по специальности и тяжести	Sutton и соавторы, 2020

Менее навязчивые оповещения

Исследование опиоидов отстаивает интерфейсы, которые меньше прерывают работу, и более точные оповещения (Topaz и соавторы, 2015). Метаанализ поддержки принятия решений назвал прерывающей систему, которая появляется на экране и не даёт пользователю продолжить, пока оповещение не будет подтверждено (Kwan и соавторы, 2020). Выбор между прерыванием и простым информированием — это решение о дизайне с прямым влиянием на усталость, и каждому учреждению нужно измерять, что происходит после изменения.

Пороги по мерке

В педиатрии показатели жизнедеятельности сильно меняются с возрастом, и стандартные пороги сигналов тревоги считаются неподходящими, они дают больше сигналов, чем нужно (Poole и Shah, 2018). Исследование предложило персонализированные пороги на основе процентилей и оценило, что они сократят сигналы по низкой и высокой частоте сердечных сокращений до 50 и 44 на каждые 100 соответственно (Poole и Shah, 2018). В этой оценке чувствительность составила 62 на каждые 100, а специфичность выросла до 49 на каждые 100 (Poole и Shah, 2018). Авторы напоминают, что сигналы тревоги по показателям жизнедеятельности должны быть страховочной сетью в уходе, но их управление в стационаре стало важной проблемой безопасности пациента (Poole и Shah, 2018).

Пример показывает идею, которая годится для любого порога. Единая точка отсечения для всех игнорирует предтестовую вероятность каждого пациента, а сигнал тревоги, откалиброванный по среднему, срабатывает слишком часто на крайних значениях. Подгонка порога под пациента — это применение к монитору той же логики, что и к анализу.

Использовать комментарии тех, кто отклоняет

Одна больница исследовала, помогают ли комментарии, оставленные пользователями при отклонении оповещений, находить дефектные правила (Aaron и соавторы, 2019). Из исследованных правил 62 были сломаны, 13 можно было улучшить, а 45 работали. Пример: оповещение предлагало восполнить калий, когда в поле анализа было нечисловое значение, например гемолизированный образец, и врачи комментировали, что калий в норме (Aaron и соавторы, 2019). Авторы напоминают, что избыток неуместных оповещений заставляет специалистов терять доверие к системе и начинать игнорировать те, что важны.

Возможный порядок действий для команды

Список ниже носит обучающий характер и составлен на основе стратегий, упомянутых выше. Он не заменяет местные протоколы.

1. Измерять до изменений. Посчитайте, сколько оповещений и сигналов получает каждый специалист и сколько из них отклоняется (Yoo и соавторы, 2020).
2. Убирать повторы. Повторы для одного и того же пациента — перспективная цель (Ancker и соавторы, 2017).
3. Слушать причины. Комментарии при отклонении выявляют сломанные правила (Aaron и соавторы, 2019).
4. Настраивать пороги. Правильная настройка переменных, громкости и параметров мониторов — часть повседневной работы (Bridi и соавторы, 2014).
5. Расставлять приоритеты по тяжести. Оповещения по специальности и тяжести снижают шум (Sutton и соавторы, 2020).
6. Обучать команду. Программы обучения входят в число стратегий снижения (Michels и соавторы, 2025).

Что сказать о поддержке принятия решений в целом

Метаанализ 122 испытаний показал, что системы поддержки принятия решений повысили на 5,8 пункта долю пациентов, получавших желаемую помощь (Kwan и соавторы, 2020). Лишь в 17 из 122 испытаний учитывали усталость от оповещений при разработке или применении системы, и связанный с этим эффект был небольшим и статистически незначимым (Kwan и соавторы, 2020). Данные показывают, насколько тема ещё мало изучена в самих испытаниях.

Возвращаясь к сцене: медсестра у койки 4 не проигнорировала сигнал по небрежности. Она ответила так, как её научила отвечать обстановка. Текст о сессиях по заболеваемости и смертности показывает, как обсуждать такие события, глядя на систему, а текст о том, как организовать рассуждение в медицинской карте, помогает фиксировать, что и когда было замечено. Тем, кто решает вопросы обследований и тактики, текст о принятии клинических решений напоминает, что каждую подсказку нужно взвешивать по тому, что изменится после.

Как NEXO помогает тренировать это рассуждение

В NEXO случай дня вымышленный, с реальной клинической картиной и до шести последовательных подсказок, а вы предлагаете диагноз, ища код в МКБ-10.

Ограничения использования игры описаны на странице экономики NEXO. Если вы исследуете обучение клиническому рассуждению, страница для Researcher объясняет, как связаться. Специалисты, которые пишут или проверяют случаи, найдут информацию в разделах Curator и Creators, а учреждения могут узнать о предложении на странице для партнёрств. Тренировка с дифференциальным диагнозом и подсказками и умение находить верный код в МКБ-10 дополняют эту практику.

Частые вопросы

Усталость от оповещений касается только врачей?

Она сильно затрагивает и медсестёр, а в отделении интенсивной терапии специалисты описывают сигналы как раздражающие и слишком частые (Lewandowska и соавторы, 2020).

В отделении интенсивной терапии много сигналов в час?

В одном бразильском коронарном отделении за 40 часов наблюдения было 426 сигналов, в среднем 10,6 в час (Bridi и соавторы, 2014).

Повторные оповещения ухудшают реакцию?

Шанс принять напоминание падал по мере роста доли повторных напоминаний для одного и того же пациента (Ancker и соавторы, 2017).

Отклонение оповещений может войти в привычку?

Предыдущие отклонения усиливали силу привычки отклонять и были связаны с большим числом отклонений в дальнейшем (Wang и соавторы, 2022).

Можно ли безопасно сократить число сигналов?

Персонализированные пороги в педиатрии сократили бы сигналы по частоте сердечных сокращений, сохраняя расчётную чувствительность (Poole и Shah, 2018).

Главные выводы

• Усталость от оповещений — это снижение чувствительности, вызванное частыми и малозначимыми предупреждениями.
• Большая часть оповещений о лекарствах была отклонена в нескольких изученных учреждениях.
• Повторные срабатывания у одного и того же пациента снижают принятие сильнее, чем объём работы.
• Отклонение становится привычкой, и многие оповещения закрывают менее чем за три секунды.
• В отделении реанимации мониторы и другое оборудование выдают сигналы с частотой несколько в час.
• Сокращение повторов, настройка порогов, приоритизация по тяжести и внимание к причинам отклонения видятся возможными путями.
• Проигнорированное оповещение обычно является проблемой системы, а не только того, кто был на дежурстве.

Хотите потренировать рассуждение с постепенными подсказками? Сыграйте в случай дня.

Источники

1. Aaron S, McEvoy DS, Ray S, et al. Cranky comments: detecting clinical decision support malfunctions through free-text override reasons. J Am Med Inform Assoc. 2019. PMID 30590557.
2. Ancker JS, Edwards A, Nosal S, et al. Effects of workload, work complexity, and repeated alerts on alert fatigue in a clinical decision support system. BMC Med Inform Decis Mak. 2017. PMID 28395667.
3. Bridi AC, Louro TQ, da Silva RC. Clinical Alarms in intensive care: implications of alarm fatigue for the safety of patients. Rev Lat Am Enfermagem. 2014. PMID 25591100.
4. Embi PJ, Leonard AC. Evaluating alert fatigue over time to EHR-based clinical trial alerts: findings from a randomized controlled study. J Am Med Inform Assoc. 2012. PMID 22534081.
5. Kwan JL, Lo L, Ferguson J, et al. Computerised clinical decision support systems and absolute improvements in care: meta-analysis of controlled clinical trials. BMJ. 2020. PMID 32943437.
6. Lewandowska K, Weisbrot M, Cieloszyk A, et al. Impact of Alarm Fatigue on the Work of Nurses in an Intensive Care Environment-A Systematic Review. Int J Environ Res Public Health. 2020. PMID 33202907.
7. Michels EAM, Gilbert S, Koval I, et al. Alarm fatigue in healthcare: a scoping review of definitions, influencing factors, and mitigation strategies. BMC Nurs. 2025. PMID 40542361.
8. Poole S, Shah N. Addressing vital sign alarm fatigue using personalized alarm thresholds. Pac Symp Biocomput. 2018. PMID 29218906.
9. Ruppel H, De Vaux L, Cooper D, et al. Testing physiologic monitor alarm customization software to reduce alarm rates and improve nurses' experience of alarms in a medical intensive care unit. PLoS One. 2018. PMID 30335824.
10. Sutton RT, Pincock D, Baumgart DC, et al. An overview of clinical decision support systems: benefits, risks, and strategies for success. NPJ Digit Med. 2020. PMID 32047862.
11. Topaz M, Seger DL, Lai K, et al. High Override Rate for Opioid Drug-allergy Interaction Alerts: Current Trends and Recommendations for Future. Stud Health Technol Inform. 2015. PMID 26262047.
12. Wang L, Goh KH, Yeow A, et al. Habit and Automaticity in Medical Alert Override: Cohort Study. J Med Internet Res. 2022. PMID 35171102.
13. Wright A, McEvoy DS, Aaron S, et al. Structured override reasons for drug-drug interaction alerts in electronic health records. J Am Med Inform Assoc. 2019. PMID 31329891.
14. Yoo J, Lee J, Rhee PL, et al. Alert Override Patterns With a Medication Clinical Decision Support System in an Academic Emergency Department: Retrospective Descriptive Study. JMIR Med Inform. 2020. PMID 33146626.