Behavioristinen näkökulma hankinnan päätöksentekoon : Toimittajanvalintaskenaarion kehittäminen

Toimittajanvalinta on monimutkainen ja moniulotteinen kokonaisuus, jossa hankintahenkilö joutuu käsittelemään laajasti tietoa useista eri lähteistä. Tilanteen monimutkaisuuden vuoksi hankinnan päätöksentekoon osallistuvat henkilöt voivat altistua vinoumien vaikutuksille. Vaikka hankinnan tutkimuksessa on lainattu teorioita useilta tieteenaloilta, niin vinoumien vaikutusta hankinnan kontekstissa ei ole juurikaan tutkittu. Tämän tutkimuksen tavoitteena on laatia validi skenaariopohjainen kyselytutkimus, jonka avulla voidaan tutkia hankinnan ammattilaisten käyttäytymistä toimittajanvalintaskenaariossa. Tutkielman teoria nojautuu vahvasti hankinnan ja päätöksenteon kirjallisuuteen. Tutkielmassa esitellään hankinnan toimintaympäristöä ja tavarantoimittajan valintaan liittyviä kriteereitä sekä behaviorististen teorioiden hyödyntämistä toimitusketjujen johtamisen tutkimuksissa. Päätöksenteon teoria alkaa päätöksenteon biologiasta, jonka jälkeen esitellään yksilötason päätöksenteon prosessi ja siihen vaikuttavat mekanismit, kuten intuitio ja heuristiikat. Lopuksi syvennytään tarkemmin tutkimuksen keskiössä oleviin saatavuus-, tuttuus- ja vahvistusvinoumiin ja vinoumien poistamisen strategioihin. Tutkimuksessa lähestytään päätöksentekoa yksilön näkökulmasta. Tutkielma kokoaa yhteen olemassa olevat tiedot, jotka liittyvät skenaariopohjaisten kyselytutkimusten suunnitteluun ja validointiin. Suunnittelussa keskitytään skenaarion osiin, eli tarinaan ja vinjetteihin. Validoinnissa keskitytään erityisesti tilannevaateisiin ja vastaajien motivointiin, koska ne vaikuttavat kerätyn aineiston laatuun. Tutkielman empiirisessä osiossa pilotoidaan hankintahenkilöiden käyttäytymistä tarkasteleva kyselytutkimus. Pilotoinnin kohderyhmänä toimivat kaupallisen alan opiskelijat, joista suurimmalla osalla oli tutkimuksen toteutushetkellä vasta vähäinen kokemus hankinnan työtehtävistä. Pilotoinnin tarkoituksena ei ole tehdä johtopäätöksiä vinoumien vaikutuksista hankinnan ammattilaisiin, vaan auttaa rakentamaan tutkimusmenetelmä kyseisen aiheen jatkotutkimuksia varten. Empiiristen tulosten perusteella voidaan todeta, että kyselytutkimuksessa käytetyt vinjetit ja tarina ovat selkeitä ja uskottavia ja validointiin käytetyt metodit toimivat suurimmaksi osaksi myös käytännössä. Tutkielman teoreettinen hyöty on validin skenaariopohjaisen kyselytutkimuksen suunnittelumalli, jota voidaan hyödyntää vastaavanlaisten tutkimusasetelmien kehittämisessä. Suunnittelumallissa avataan skenaariopohjaisen kyselytutkimuksen neljä vaihetta, eli skenaarion luominen, tieteellinen toteutus, aineiston kerääminen ja validointi. Lisäksi esitellään kuhunkin kyselytutkimuksen rakentamisen vaiheeseen liittyvät alakohdat. Käytännön hyöty on valmis skenaariopohjainen kyselytutkimus, jonka avulla voidaan tutkia vinoumien poistamiseksi luotujen strategioiden vaikutuksia hankinnan päätöksenteossa

Outcome of adult patients attended by rapid response teams : A systematic review of the literature

Background: An abundance of studies have investigated the impact of rapid response teams (RRTs) on in-hospital cardiac arrest rates. However, existing RRT data appear highly variable in terms of both study quality and reported uses of limitations of care, patient survival and patient long-term outcome. Methods: A systematic electronic literature search (January, 1990-March, 2016) of the PubMed and Cochrane databases was performed. Bibliographies of articles included in the full-text review were searched for additional studies. A predefined RRT cohort quality score (range 0-17) was used to evaluate studies independently by two reviewers. Results: Twenty-nine studies with a total of 157,383 RRT activations were included in this review. The quality of data reporting related to RRT patients was assessed as modest, with a median quality score of 8 (range 2-11). Data from the included studies indicate that a median 8.1% of RRT reviews result in limitations of medical treatment (range 2.1-25%) and 23% (8.2-56%) result in a transfer to intensive care. A median of 29% (6.9-35%) of patients transferred to intensive care died during that admission. The median hospital mortality of patients reviewed by RRT is 26% (12-60%), and the median 30-day mortality rate is 29% (8-39%). Data on long-term survival is minimal. No data on functional outcomes was identified. Conclusions: Patients reviewed by rapid response teams have a high and variable mortality rate, and limitations of care are commonly used. Data on the long-term outcomes of RRT are lacking and needed. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.Peer reviewe

In-hospital cardiac arrest in hospitals with mature rapid response systems - a multicentre, retrospective cohort study

Aim: To investigate in-hospital cardiac arrests (IHCAs) according to the Ustein template in hospitals with mature systems utilizing rapid response teams (RRTs), with a special reference to preceding RRT factors and factors associated with a favourable neurological outcome (cerebral performance category (CPC) 1-2) at hospital discharge. Methods: Multicentre, retrospective cohort study between 2017-2018 including two Finnish and one Australian university affiliated tertiary hospitals. Results: A total 309 IHCAs occurred with an incidence of 0.78 arrests per 1000 hospital admissions. The median age of the patients was 72 years, 63% were male and 73% had previously lived a fully independent life with a median Charlson comorbidity index of two. Before the IHCA, 16% of the patients had been reviewed by RRTs and 26% of the patients fulfilled RRT activation criteria in the preceding 8 h of the IHCA. Return of spontaneous circulation was achieved in 53% of the patients and 28% were discharged from hospital with CPC 1-2. In a multivariable model, younger age, no pre-arrest RRT criteria, arrest in normal work hours, witnessed arrest and shockable initial rhythm were independently associated with CPC 1-2 at hospital discharge. Conclusions: In hospitals with mature rapid response systems most IHCA patients live a fully independent life with low burden of comorbid diseases before their hospital admission, the IHCA incidence is low and outcome better than traditionally believed. Deterioration before IHCA is present in a significant number of patients and improved monitoring and earlier interventions may further improve outcomes.Peer reviewe

Random forest machine learning method outperforms prehospital National Early Warning Score for predicting one-day mortality : A retrospective study

Aim of the study: The National Early Warning Score (NEWS) is a validated method for predicting clinical deterioration in hospital wards, but its performance in prehospital settings remains controversial. Modern machine learning models may outperform traditional statistical analyses for predicting short-term mortality. Thus, we aimed to compare the mortality prediction accuracy of NEWS and random forest machine learning using prehospital vital signs. Methods: In this retrospective study, all electronic ambulance mission reports between 2008 and 2015 in a single EMS system were collected. Adult patients (>= 18 years) were included in the analysis. Random forest models with and without blood glucose were compared to the traditional NEWS for predicting one-day mortality. A ten-fold cross-validation method was applied to train and validate the random forest models. Results: A total of 26,458 patients were included in the study of whom 278 (1.0%) died within one day of ambulance mission. The area under the receiver operating characteristic curve for one-day mortality was 0.836 (95% CI, 0.810-0.860) for NEWS, 0.858 (95% CI, 0.832-0.883) for a random forest trained with NEWS variables only and 0.868 (0.843-0.892) for a random forest trained with NEWS variables and blood glucose. Conclusion: A random forest algorithm trained with NEWS variables was superior to traditional NEWS for predicting one-day mortality in adult prehospital patients, although the risk of selection bias must be acknowledged. The inclusion of blood glucose in the model further improved its predictive performance.Peer reviewe

Afferent limb failure revisited - A retrospective, international, multicentre, cohort study of delayed rapid response team calls

Aim: The efficiency of rapid response teams (RRTs) is decreased by delays in activation of RRT (afferent limb failure, ALF). We categorized ALF by organ systems and investigated correlations with the vital signs subsequently observed by the RRT and associations with mortality. Methods: International, multicentre, retrospective cohort study including adult RRT patients without treatment limitations in 2017-2018 in one Australian and two Finnish tertiary hospitals. Results: A total of 5,568 RRT patients' first RRT activations were included. In 927 patients (17%) ALF was present within 4 h before the RRT call, most commonly for respiratory criteria (419 patients, 7.5%). In 3516 patients (63%) overall, and in 756 (82%) of ALF patients, the RRT observed abnormal vital signs upon arrival. The organ-specific ALF corresponded to the RRT observations in 52% of cases for respiratory criteria, in 60% for haemodynamic criteria, in 55% for neurological criteria and in 52% of cases for multiple organ criteria. Only ALF for respiratory criteria was associated with increased hospital mortality (OR 1.71, 95% CI 1.29-2.27), whereas all, except haemodynamic, criteria at the time of RRT review were associated with increased hospital mortality. Conclusions: Vital signs were rarely normal upon RRT arrival in patients with ALF, while organ-specific ALF corresponded to subsequent RRT observations in just over half of cases. Our results suggest that systems mandating timely responses to abnormal respiratory criteria in particular may have potential to improve deteriorating patient outcomes.Peer reviewe

Tutkijan tukipalvelut tehokkaaseen käyttöön

Korva-, nenä- ja kurkkutautien ja foniatrian väitöstutkijat ja vastikään väitelleet lääketieteen tohtorit kokevat hyötyvänsä erityisesti biostatistikon, kielentarkastajan, tutkimushoitajan ja informaatikon palveluista. Niistä pitäisi tiedottaa nykyistä paremmin.</p

Tutkijan tukipalvelut tehokkaaseen käyttöön

Korva-, nenä- ja kurkkutautien ja foniatrian väitöstutkijat ja vastikään väitelleet lääketieteen tohtorit kokevat hyötyvänsä erityisesti biostatistikon, kielentarkastajan, tutkimushoitajan ja informaatikon palveluista. Niistä pitäisi tiedottaa nykyistä paremmin

Pysäköintilaitoksen liitostekniikat

Tämä työ toteutettiin toimeksiantona A-Insinöörit Suunnittelu Oy:lle. Työn aiheena oli pysäköintilaitoksen liitostekniikat. Tavoitteena oli vertailla eri pysäköintirakennusten betonirunkojen liitoksia sekä tuottaa liitosdetaljeja suunnittelun avuksi. Lisäksi työn tavoitteena oli laskennallisesti määrittää pysäköintilaitoksien vaakarakenteiden suuntaa antavia muodonmuutoksia pakkovoimien aiheuttamista rasituksista, sekä tarvittavat liikevarat pysäköintilaitoksen liikuntasaumassa. Opinnäytetyön kirjallisuuskatsauksessa saatiin käsitys pysäköintilaitoksen runkojen liitosmaailmasta. Käsiteltäviä rasituksia johdettiin Eurokoodien kautta. Kirjallisuuslähteinä käytettiin muun muassa oppikirjoja, RT-kortteja sekä asiantuntijoiden artikkeleita. Työn tuloksien perusteella pysäköintilaitoksen liitostyypit määräytyvät runkorakenteen, jäykistysjärjestelmän sekä kohteen vaatimusten mukaan. Jokaisessa kohteessa on erikseen mietittävä liitoksien riskitekijät ja esimerkiksi asennuksen helppous sekä aikataululliset, että taloudelliset tekijät. Tätä työtä voidaan jatkossa hyödyntää pysäköintilaitoksen luonnosvaiheen suunnittelussa. Suunnittelija pystyy tämän opinnäytetyön avulla hahmottamaan pilarien paikat, jännevälien mitat, liikuntasaumojen paikat sekä alustavat liitostyypit

Prehospital Emergencies : Early Recognition, Response and Machine Learning in Risk Stratification

Sairaalan ulkopuolisten hätätilanteiden varhainen tunnistaminen ja asianmukaisen ensihoitoresurssin hälyttäminen tapahtumapaikalle perustuvat hätäkeskuspäivystäjän ja hätäpuhelun soittajan väliseen viestintään ja jäsenneltyyn riskinarvioon. Sairaalan ulkopuolinen sydänpysähdys on esimerkki hätätilanteesta, joka vaatii tilanteen nopeaa tunnistamista sekä välitöntä hoitoa eli elvytyksen aloittamista. Hoitamattomana verenkierron pysähtyminen aiheuttaa potilaalle aivovaurion ja johtaa tämän menehtymiseen. Kun sydänpysähdys on todettu, hätäkeskuspäivystäjä hälyttää ensivasteyksikön ja ambulanssin kohteeseen sekä tarvittaessa neuvoo soittajaa aloittamaan elvytyksen. Myös uhkaava sydänpysähdys ja tätä edeltävät peruselintoimintojen häiriöt tulisi tunnistaa kaikilta ensihoidon kohtaamista potilailta. Tämän väitöskirjan tarkoituksena on tutkia sydänpysähdyspotilaan selviytymisketjun (”the chain of survival”) ensimmäisiä vaiheita, ensivasteyksiköiden roolia osana hätätilapotilaan hoitoa sekä ensihoidon kohtaamien potilaiden lyhyen aikajänteen kuolleisuuden ennustamista. Maailman elvytysneuvosto (the International Liaison Committee on Resuscitation, ILCOR) on nostanut hätäpuhelun sisältämät sydänpysähdykseen liittyvät avainsanat tärkeäksi tutkimuskohteeksi (”knowledge gap”). Avainsanojen avulla voidaan parantaa sydänpysähdyksen tunnistamista. Ensimmäinen osatyö on takautuva kohorttitutkimus, jonka tarkoituksena on löytää sydänpysähdykseen liittyviä avainsanoja, jotka esiintyvät hätäpuhelussa maallikon spontaanissa puheessa. Hätäkeskuspäivystäjä epäili sydänpysähdystä 78 tehtävässä, joista 49 osoittautui todellisiksi sydänpysähdyksiksi. Hätäkeskuspäivystäjä ei ollut epäillyt kahta kohteessa todettua elottomuutta. Puheluissa havaittiin yhteensä 291 avainsanaa. Avainsanoja ‘ei hengitä’ (n = 9 varmennettu sydänpysähdys vs n = 1 ei sydänpysähdystä, odds ratio [OR] 6.00, 95 prosentin luottamusväli [LV] 0.72–50.0), ‘sininen’ (n = 9 vs n = 1, OR 6.00, 95 %:n LV 0.72–50.0), ‘kaatunut’ (n = 12 vs n = 2, OR 4.15, 95 %:n LV 0.86– 20.1) ja ‘korisee’ (n = 17 vs n = 5, OR 2.40, 95 %:n LV 0.78–7.40) käytettiin usein varmennetun sydänpysähdyksen yhteydessä. ‘Kuorsaa’ assosioitui väärään epäilyyn sydänpysähdyksestä (n = 1 vs n = 6, OR 0.08, 95 %:n LV 0.009–0.67). Ensivasteyksiköitä käytetään laajasti osana ensihoitopalvelujärjestelmää erityisesti Pohjoismaissa. On kuitenkin epäselvää, mikä on ensivasteyksiköiden hätätilapotilaan hoitoon osallistumisen merkitys. Toinen osatyö on takautuva kohorttitutkimus, jonka aineistona on yhden vuoden ensivastetehtävät Pirkanmaan sairaanhoitopiirin alueella. Tutkimuksessa kuvataan ensivasteyksiköiden tekemät hoitotoimenpiteet ja näiden vaste hätätilapotilaan hoidossa. Ensivasteyksiköt kohtasivat 1 622 potilasta ja arvioivat 1 015 potilasta. Elvytettyjä potilaita oli yhteensä 83, joista 42 (51 %) potilaan kohdalla ensivasteyksikkö oli aloittanut elvytyksen ennen ambulanssin saapumista kohteeseen (mediaani 4 minuuttia). Uhkaavaa elottomuutta on perinteisesti ennustettu logistiseen regressiomalleihin pohjautuvilla aikaisen varoituksen pisteytysjärjestelmillä, joista suomalaisille tutuin lienee National Early Warning Score (NEWS) -pisteytys. NEWS ei kuitenkaan sovellu erityisen hyvin riskinarvion apuvälineeksi ensihoidon potilasaineistossa. Sen sijaan modernit koneoppivat mallit kykenevät tunnistamaan algoritmille annetusta aineistosta entuudestaan tuntemattomia yhteyksiä ja riippuvuuksia. Tämä ominaisuus tekee niistä erityisen hyviä mallintamaan monimutkaisia fysiologisia ilmiöitä. Kolmannessa ja neljännessä osatyössä vertaamme NEWS-muuttujien ja verensokerin mittauksien avulla rakennettua random forest -algoritmia perinteiseen NEWS-pisteytykseen ensihoitopotilaan lyhyen aikajänteen kuolleisuuden ennustamisessa. Aineistot on kerätty takautuvasti Helsingin ja Uudenmaan sairaanhoitopiirin alueelta vuosien 2008–2015 ajalta sekä prospektiivisesti Pirkanmaan alueelta kesäkuussa 2015. Kolmannen osatyön yhden vuorokauden kuolleisuus oli 1,0 % ja random forest -algoritmi ennusti tätä NEWS-pisteytystä paremmin (receiver operating characteristics -käyrän alle jäävä pinta-ala [AUROC] 0.868 [95 %:n LV 0.843–0.892] vs 0.836 [95 %:n LV 0.810–0.860], p < 0.001). Vastaavasti neljännessä osatyössä 30 päivän kuolleisuus oli 3,4 % ja random forest - algoritmi ennusti tätä NEWS-pisteytystä paremmin (AUROC 0.758 [95 %:n LV 0.705–0.807] vs 0.682 [95 %:n LV 0.619–0.744], p < 0.001). Väitöskirjan päätelminä todetaan, että ensivasteyksiköt lyhensivät viivettä sydänpysähdyspotilaan elvytyksen aloittamiseen puolessa tapauksista. Yksikään hätäpuheluiden avainsanoista ei ollut yhteydessä sydänpysähdykseen, mutta ’korisee’ esiintyi usein varmennetun sydänpysähdyksen tapauksessa. Random forest -algoritmi kykeni ennustamaan ensihoidon kohtaamien potilaiden lyhyen aikajänteen kuolleisuutta perinteistä NEWS-pisteytystä paremmin, mikä havaittiin kahden eri sairaanhoitopiirin alueella.Early recognition of prehospital emergencies and the dispatch of emergency medical services (EMS) to the incident when appropriate is based on a structured risk assessment and the communication between the emergency dispatcher and the caller. Out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is an example of a medical emergency which requires early recognition and prompt treatment. Cessation of mechanical cardiac function, circulatory collapse and a subsequent loss of cerebral perfusion will result in an anoxic brain injury and ultimately death if spontaneous circulation is not restored. Early recognition of OHCA is the cornerstone link of the chain of survival as the emergency dispatcher may dispatch first-responding units and ambulances and direct the caller to initiate cardiopulmonary resuscitation (CPR) unless bystander CPR is already being performed. Additionally, the signs of impending cardiac arrest and disturbances in vital functions should be detected in all encountered prehospital patients. The aim of this thesis is to investigate the first links in the chain of survival and the prediction of short-term mortality among prehospital patients. According to the International Liaison Committee on Resuscitation (ILCOR), the trigger words used by callers in association with cardiac arrest constitute a scientific knowledge gap as they may facilitate OHCA recognition. Study I was a retrospective cohort study which aimed to find laypeople’s spontaneous trigger words in emergency calls. Of the 78 dispatcher-suspected OHCAs, 49 were confirmed to be cardiac arrests at the scene. The dispatcher had not suspected a later confirmed OHCA in two cases. A total of 291 trigger words were identified in the emergency calls. Trigger words ‘is not breathing’ (n = 9 in the confirmed cardiac arrest group vs n = 1 in the non-cardiac arrest group, odds ratio [OR] 6.00, 95% confidence interval [CI] 0.72–50.0), ‘the patient is blue’ (n = 9 vs n= 1, OR 6.00, 95% CI 0.72–50.0), ‘collapsed or fallen down’ (n = 12 vs n = 2, OR 4.15, 95% CI 0.86–20.1) and ‘is wheezing’ (n = 17 vs n = 5, OR 2.40, 95% CI 0.78–7.40) were frequently used to describe a true cardiac arrest. ‘Is snoring’ was associated with a false suspicion of cardiac arrest (n = 1 vs n = 6, OR 0.08, 95% CI 0.009–0.67). First-responding units are widely used as a part of the emergency medical services response, especially in the Northern countries. Nevertheless, their impact on the emergency patient’s care is unclear. Study II was a retrospective cohort study that examined the emergency medical services missions that first-responding units attended during one year in the Pirkanmaa Hospital District. The first-responding units encountered 1,622 emergency patients, 1,015 of which were clinically evaluated. CPR was attempted in 83 OHCA missions and a first-responding unit initiated CPR in 42 (51%) patients at a median of 4 minutes prior to ambulance arrival. Impending cardiac arrest has been traditionally predicted in early warning score systems (EWSs) which are based on logistic regression. However, all introduced EWSs have a limited capability to predict adverse outcomes in the prehospital setting. By contrast, modern machine learning models are able find unknown non- linear associations or interactions between the predictor variables, making them excellent for modelling complex physiological phenomena. In Studies III and IV, the traditional National Early Warning Score (NEWS) system was compared to a random forest machine learning algorithm trained with NEWS parameters and blood glucose for predicting short-term mortality in the prehospital setting. The material for Study III was retrospectively collected in the Helsinki and Uusimaa hospital district between 2008 and 2015, whereas the material for Study IV was prospectively collected in the Pirkanmaa Hospital district in June 2015. The 24-hour mortality in Study III was 1.0%, and a random forest model outperformed NEWS for predicting that outcome (an area under the receiver operating characteristic [AUROC] 0.868 [95% CI 0.843–0.892] vs 0.836 [95% CI 0.810–0.860], p < 0.001). Correspondingly, the 30-day mortality in Study IV was 3.4%, and a random forest was superior to NEWS for predicting that outcome (AUROC 0.758 [95% CI 0.705– 0.807] vs 0.682 [95% CI 0.619–0.744], p < 0.001). It can be concluded that the first-responding units shortened the delay from cardiovascular collapse to the initiation of CPR in half of the cases. No trigger word was associated with cardiac arrest, but ‘is wheezing’ was frequently used among the confirmed OHCA patients. Random forest machine learning algorithms showed better performance for predicting short-term mortality than the traditional NEWS system in two distinct hospital districts