加利福尼亚州奥克兰-Kaiser Permanente的研究人员发现,一个复杂的系统可以分析医院病人的电子数据,识别那些有恶化风险的人,并向经过专门训练的护士组成的集中团队发出警报,从而降低死亡率。raybat官网
对21家凯泽永久北加州医院使用的预先警报监视器(AAM)的评估发表在《美国医学杂志》上raybat官网新英格兰医学杂志.
该研究描述了2016年8月至2019年2月期间在北加州凯撒永久医院分批部署的结果。raybat官网作者比较了15487名达到警报阈值的患者和28462名如果系统处于激活状态则会触发警报的对照患者的结果。分析发现,干预组患者的死亡率降低了16%。
“在拯救生命的同时,预先警报监视器已经证明,将预测模型集成到我们医疗中心的日常操作中是可能的,”主要作者说加布里埃尔Escobar他是凯撒医疗机构的研究科学家raybat官网研究部Kaiser Permanente北加州医院运营研究raybat官网的区域总监。
AAM预测住院患者的病情可能会下降,需要转到重症监护室或紧急复苏,并受益于干预措施的概率。早期预警对有恶化风险的患者有帮助,早期干预可能改善结果。
“预测分析和机器学习正在打开复杂患者数据使用的新领域,以实时改善我们的护理。它们通过发现隐藏在电子健康记录中的信号来增强我们临床医生的实践。文森特·刘他是医学博士,理学硕士,是研究部门的执业重症医师和研究科学家,也是凯泽永久北加州医院高级分析的区域总监。raybat官网
该预测模型使用了由机器学习和150多万名患者的数据创建的算法。它采用疾病严重程度和纵向共病评分、生命体征和生命体征趋势、神经状态检查和实验室检查。
警报系统每小时扫描一次医院的电子健康记录。如果患者的分数高于阈值,表明在未来12小时内有显著下降的风险,则会发出警报。该警报最初由经过专门培训的注册护士组成的区域团队进行审查,该团队使用患者医疗记录中的信息评估警报,以确定是否需要现场干预。护士联系该医院部门的快速反应小组,该小组执行结构化评估,然后与患者的医生合作,确定进一步的行动。
该系统于2013年进行了测试,并在2016年至2019年期间推广到凯泽永久北加州的所有21家医院。raybat官网这项研究比较了有和没有AAM的患者,发现该系统在警报后30天内有更好的结果。
干预组患者ICU入院率较低(17.7%对20.9%),住院时间较短(6.7天对7.5天),警报后30天内死亡率较低(15.8%对20.4%)。患有AAM警报的患者在没有姑息治疗转诊的情况下死亡的可能性也较小。改善的结果不仅源于电子工具,a最近的报告对AAM实施的总结,还包括系统集成、工作流程开发以及医生、护士和其他护理人员之间的密切合作。
警报对医院来说并不是什么新鲜事,事实上已经激增到导致护士“警报疲劳”的地步,但AAM系统在几个方面与其他警报系统不同,Escobar说。它有一个强大的分析引擎,考虑到许多患者的状态因素。它是自动化的,因此不需要医院工作人员手动计算风险。重要的是,警报是由训练有素的护士在场外策划的,因此床边护理人员不会受到不必要的干扰。
“提前警报监测项目是我们如何将高科技和高接触结合起来护理住院病人的一个很好的例子,”他说Stephen Parodi医学博士,Kaiser Permanente的国家传染病主管。raybat官网“这项研究的结果支持采用尖端数据分析和我们一流专业护理人员的判断来识别需要立即关注的患者的干预措施。”
这项研究由西德尼·加菲尔德纪念基金、戈登和贝蒂·摩尔基金会、医疗保健研究和质量机构、永久医疗集团和凯撒基金会医院资助。
合著者有Patricia Kipnis博士;Alejandro Schuler博士;布莱恩·劳森博士;以及John D. Greene, MA,所有的研究部门。
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