Table of Contents

نقش داده های هشدار تاریخی در بهداشت و درمان مدرن

سیستم های هشدار بالینی به نظارت بر بیمار مدرن یکپارچه است.هر گونه نقض آستانه، هشدار دارو یا دستگاه aomaly تولید هشدار.هنگامی که در انزوا مشاهده می شود، این سیگنال ها هشدارهای زمان واقعی را ارائه می دهند که نیاز به توجه فوری دارند، هنگامی که در طول روز، هفته ها یا در کل قسمت مراقبت، آنها یک مجموعه داده های طولی قدرتمند را تشکیل می دهند که بیمار و #8217 را هدایت می کند، بنابراین مراقبت های فعال، به سمت یک مدل مراقبت مداوم، بنابراین.

انتقال به سمت بازپرداخت مبتنی بر ارزش، باعث می شود تا بازگشت به هر قطعه از داده های بالینی را به حداکثر برساند.تاریخ هشدار نشان دهنده یک منبع عمیقاً کم مصرف است.آنها می توانند اثربخشی درمان را تأیید کنند، به زودی بدتر شوند و تخصیص منابع را به گونه ای هدایت کنند که اندازه گیری های تک نقطه ای نمی تواند.سازمان های بهداشتی که به طور سیستماتیک تجزیه و تحلیل این داده ها می توانند حلقه بین نظارت و مداخله را ببندند، ایجاد یک سیستم یادگیری که نتایج را بهبود می دهد.

استفاده از تاریخ هشدار به طور موثر از هدف Quadruple پشتیبانی می کند: افزایش تجربه بیمار، بهبود سلامت جمعیت، کاهش هزینه ها و بهبود زندگی کاری پزشکان به جای غرق شدن در یک دریا از زنگ خطر، پزشکان می توانند از الگوهای تاریخی برای ساکت کردن سر و صدا و تقویت سیگنال هایی که بیشتر مهم است استفاده کنند.

درک داده های هشدار تاریخی

چه چیزی داده های هشدار تاریخی را ایجاد می کند

داده های هشدار تاریخی شامل تمام اعلان های تولید شده توسط سیستم های نظارت بیمار در طول یک دوره تعریف شده است.این هشدارها از طیف وسیعی از منابع سرچشمه می گیرند:

  • مانیتورهای فیزیولوژیکی: هشدار برای ضربان قلب، اختلالات ریتم، گشت و گذار فشار خون، ناهنجاری های اکسیژن، ناهنجاری های تنفسی و دمای خارج از محدوده پیکربندی.
  • [[۱] [۱۰] پمپ های تزریق: [[۱۰] [۱۰] [۱]] هشدار برای انحصار، نوار هوا در خط، نوار های نزدیک خالی یا اختلاف نرخ.
  • و [[[۱]]] [[۱۰]]] [[۱۰]]] برای فشار هوای بالا، حجم کم، آپنه، یا یک نشانه نگهدارنده بیمار هشدار می دهد.
  • سیستم های مدیریت ریشه کن: [FLT 1] هشدار های تصمیم گیری بالینی برای تعاملات دارویی، انجام خطاهای، هشدار های آلرژی یا درمان تکراری.
  • دستگاه های گیاهی: هشدار از سرعت گیرندگان، کارورتر-defibrillator، پمپ های انسولین، یا نظارت مستمر گلوکز در مورد وضعیت باتری، یکپارچگی سرب، انحصار، یا رویدادهای فیزیولوژیک.
  • ] سوابق سلامت الکترونیکی: هشدار برای یادآوری مراقبت های پیشگیرانه، نتایج غیر طبیعی آزمایشگاه، غربالگری سپسیس، ارزیابی خطر سقوط یا خطر زخم فشار.

هر رکورد هشدار معمولا شامل یک نوار زمان، پارامتر ماشه و ارزش، شدت سطح، شناسه بیمار، شناسه دستگاه و اغلب مکان واحد مراقبت است.هنگامی که غنی با زمان پاسخ و مداخلات بالینی، این متادیید هشدار خام را به هوش عملی تبدیل می کند.

جمع آوری داده ها و ملاحظات ذخیره سازی

برای ایجاد اطلاعات هشدار تاریخی مفید، سازمان های بهداشتی باید اطمینان حاصل کنند که ضبط دقیق، نمایندگی استاندارد و ذخیره سازی امن. جمع آوری داده های قوی نیاز به رابط های استاندارد مانند HL7 v2، FHIR یا API اختصاصی دارد.

بهترین شیوه ها شامل استفاده از هشدارهای استاندارد شده هشدار برای حمایت از قابلیت همکاری، اجرای سیاست های مدیریت داده است که دوره های حفظ و کنترل دسترسی را تعریف می کند و انجام حسابرسی های کیفیت داده های منظم، هشدارهای شبح ایجاد شده توسط مصنوعات و پیکربندی های دستگاه های ناسازگار می تواند داده ها را آلوده کرده و منجر به نتیجه گیری های نادرست شود.

چالش در استفاده از تاریخ هشدار

در حالی که پتانسیل قابل توجه است، پزشکان هنگام کار با داده های هشدار تاریخی با موانع متعددی مواجه می شوند:

  • حجم خالص هشدارها، که بسیاری از آنها از نظر بالینی بی ربط هستند، منجر به کاهش دقت تجزیه و تحلیل تاریخی می تواند مشخص کند که کدام زنگ ها به طور مداوم نادیده گرفته می شوند و باید دوباره پیکربندی، سرکوب شده یا جایگزین با هشدار های خاص تر.
  • سیلوهای داده: داده های هشدار دهنده از مانیتورها، پمپها، تهویه کننده ها و EHRها اغلب در سیستم های جداگانه قرار دارند و این جریانها را یکپارچه می کنند تا یک دیدگاه یکپارچه از بیمار و #8217 ایجاد کنند؛ تاریخ هشدار یک چالش فنی مداوم است.
  • از دست دادن متن: هشدار بدون زمینه ارزش محدود فراهم می کند، دانستن اینکه بیمار فشار خون 85/50 مفید است. دانستن آن بلافاصله پس از دوز هیدرالاز رخ داده و حل شده با مایعات داخل وریدی آن را بسیار عملی می کند.
  • قابلیت تعامل: دستگاه های فروشندگان مختلف از پروتکل های مختلف ارتباطات و اصطلاحات استفاده می کنند. apping این به یک مدل داده مشترک نیاز به تلاش مهندسی پیش رو دارد.
  • بار شناخت ناپذیر؛ ارائه مقدار زیادی از داده های هشدار تاریخی در فرمت قابل استفاده، به راحتی قابل هضم ضروری است برای جلوگیری از پزشکان قریب به اتفاق.

یک بررسی جامع از خستگی زنگ در مراقبت های انتقادی [FLT 1] نشان دهنده اهمیت تنظیمات هشدار پالایش بر اساس الگوهای تاریخی برای بهبود نسبت سیگنال به نور و کاهش بار کلینیکی است.

ردیابی پیشرفت بیمار با داده های هشدار تاریخی

دانلود بازی The Big Picture

تجزیه و تحلیل روند تبدیل یک لیست تاریخی از وقایع به یک روایت بصری. Run نمودارها و نمودارهای کنترل فرآیند آماری ابزار موثر برای نشان دادن فرکانس هشدار، توزیع شدت و چگالی زمانی است که این تجسمها به پزشکان اجازه می دهند تا در یک نگاه ارزیابی کنند که آیا بیمار تثبیت، کاهش یا نشان دادن الگوهای چرخه ای است.

معیارهای کلیدی برای پیگیری عبارتند از:

  • [در این باره] [و [از این رو] نرخ [و] [[۱]] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۲] [۳] [۲] [۵] [۳] [۶] [۱] [۵] [۶] [۵] [۹] [۵] [۹] [۹] [۵] [۹] [۵] [۵] [۵] [۹] [۵] [۵] [۹] [۹] [۵] [۵] [۹] [۵] [۹] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۱] [۵] [۵] [۹] [۵] [۹] [۹] [۹] [۹] [۹] [۵] [۵] [۹] [۹] [۹] [۹] [۵] [۹] [۵] [۱] [۵] [۵] [۹] [۵] [۹] [۹] [۹] [۹] [۹] [۵] [۵] [۹] [
  • [در این میان] [از این رو] [از [مشرکان] [به] [به] [و] [به] [و]] [به] [و]]] [به] [و]] [به] [و]]] [به [و]] [و]] [به] [و] [از [به]]] [و]] [به [و] [و] [به [از [و]]] [و] [به [و [و]] [از [از [به]] [به [به [به]]]]]]]]] [و] [و] [و]]]]] [و] [به [به [و [و [به [به [به [به [به [و] [و] [به [و]]]]]]]]]] [از [از [از [از [از [از [به [از [از [از [از [از [از [به]]]]]]]]] [به [از [و] [به]]]]]] [از [از [به [به [به]]] [به [
  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۳]] [۱] [۳] [۱] [۳]] [۶] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۶] [۱] [۱] [۱] [۳] [۶] [۶] [۱] [۳] [۶] [۶] [۱] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱]] [۳] [۳] [۳] [۳]]]] [۶]]]]] [۳] [۳] [۳] [۶] [۳] [۶] [۳] [۳] [۳] [۶] [۶] [۳] [۳] [۶] [۶] [۳] [۶] [۶] [۶] [۶] [۳] [۳] [۶] [۶] [۶] [۳] [۶] [۶] [۶] [۶] [۶] [۶]] [۶] [۶
  • الگوهای روزانه: شرایط خاص، مانند هیپوگلیسمی شبانه یا کاردی شبانه، ممکن است تنها در طول پنجره های خاص سطح.
  • [[۱] [۱۰] تأخیر [۱۰]: [۱۰] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] زمان بین نسل هشدار و درمانگاهی که به رسمیت شناختن یا مداخله.

یک روند رو به افزایش در هشدار هیپوکسی در بیمار مبتلا به پنومونی، به عنوان مثال، ممکن است نیاز به افزایش حمایت تنفسی قبل از بیمار را به طور بیش از حد ناراحت کننده نشان دهد. ONC راهنمایی در انتخاب سیستم عامل های تجزیه و تحلیل را فراهم می کند [FLT 1] که از تجسم داده های هشدار برای بررسی بالینی پشتیبانی می کند.

شناسایی الگو: اتصال رویدادهای گسسته

فراتر از شمارش های ساده، داده های هشدار تاریخی حاوی الگوهایی هستند که به وضعیت های فیزیولوژیکی پایه اشاره می کنند. مجموعه ای از هشدارهای هیپوگلیسمی بلافاصله پس از تجویز داروهای ضدhypertensive ممکن است نشان دهد که دوز بسیار تهاجمی است. خوشه ای از هشدار های هیپرگلیسمی در اطراف همان زمان ممکن است پیشنهاد کند که زمان غذا با تحویل انسولین همگام نیست.

تکنیک های تشخیص الگو شامل تجزیه و تحلیل توالی است که به بررسی ترتیب رویدادها و خوشه بندی زمانی، که گروه ها حوادث در پنجره های کوتاه مدت برای شناسایی قسمت های حاد اتفاق می افتد، مدل های یادگیری ماشین می توانند به طور خودکار تشخیص این الگوها را کشف کنند.

مطالعه در JAMA Network Open نشان داد که شناخت الگو از داده های نظارت مستمر می تواند پیش بینی کند که زوال بالینی به طور قابل توجهی زودتر از تنظیمات زنگ خطر استاندارد، ارائه یک پنجره بحرانی برای مداخله.

⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

پیگیری پیشرفت بدون پیوند الگوهای هشدار به درمان ها و مداخلات اعمال شده است.این همبستگی پاسخ سوال ضروری: آیا تغییر ما در واقع کار کرده است؟ ایجاد این حلقه بازخورد نیاز به مستندات دقیق دارد، از جمله تغییرات دارویی، جلسات درمانی و روش ها، باید در EHR ضرب و شتم شود.

اضافه کردن زمان مداخله در زمان هشدار، مقایسه بصری را امکان پذیر می کند، اگر فرکانس هشدار پس از مداخله کاهش یابد، شواهد از اثربخشی آن پشتیبانی می کند، اگر الگوهای بدون تغییر باقی بمانند، تیم مراقبت می تواند به سرعت رویکردهای جایگزین را بررسی کند.این روش هر بیمار را به پایگاه شواهد خود تبدیل می کند، و تصمیمات مراقبت شخصی شده را که فراتر از میانگین جمعیت است، امکان می دهد.

زمان تاخیر محاسباتی نیز ارزشمند است، برخی از درمان ها مانند آنتی بیوتیک ها برای سپسیس، ممکن است ساعت ها طول بکشد تا اثر دیگران مانند دیورتیک برای edema ریه را نشان دهند، ممکن است داده های هشدار سریع تر کار کنند.

تنظیم برنامه های درمانی بر اساس تاریخ هشدار

تصمیم گیری در زمینه داده-Driven Decision

داده های هشدار تاریخی تغییر تنظیمات درمان از حدس های ذهنی به تصمیم گیری عینی، مبتنی بر شواهد، به جای انتظار برای بیمار برای بدتر شدن در نقطه یک رویداد بحرانی، پزشکان می توانند از سیگنال های هشدار اولیه جاسازی شده در تاریخ هشدار برای برنامه های مراقبت های بهداشتی دقیق استفاده کنند.

به عنوان مثال، انجام دیورتیک را می توان با ردیابی هشدار وزن روزانه (و حوادث دیپلومات) بهینه سازی کرد. ضد انعقاد می تواند با نظارت بر هشدارهای خطر سقوط در کنار هشدار های ارزش آزمایشگاه تنظیم شود.این داده ها به پزشکان اجازه می دهد تا کوچکترین دوز موثر را شناسایی کنند، کاهش عوارض جانبی و بهبود. FDA & #8217؛ شواهد برنامه جهانی واقعی نظارت بر دستگاه های افزایش یافته از جمله نظارت بر داده های تنظیم کننده، از جمله نظارت بر داده های شخصی شده، از داده های هشدار دهنده، از جمله نظارت بر داده های هشدار دهنده، از جمله نظارت بر داده های هشدار دهنده، کاهش داده های هشدار دهنده، از طریق هشدار دهنده، از طریق هشدار دهنده، کاهش عوارض جانبی از طریق هشدارها، کاهش داده های هشدارها، از طریق هشدار دهنده، کاهش عوارض جانبی، از طریق هشدارها، کاهش عوارض جانبی، و بهبود داده های هشدارها، و بهبود داده های هشدارها، و بهبود داده های هشدارها، و بهبود داده های هشدارها، و بهبود یافته، و بهبود یافته، از جمله کاهش عوارض جانبی، و بهبود یافته، و بهبود داده های هشدارها، و بهبود یافته، و بهبود یافته، از جمله نظارت بر داده های هشدارها، از طریق داده های هشدارها

نمونه های موردی در تمرین

هشدارهای مداوم Glucose Monitor

بیمار مبتلا به دیابت نوع 1 از یک مانیتور گلوکز مداوم استفاده می کند که هشدارهای هیپوگلیسمی را در زیر 70 mg / dL و هیپرگلیسمی بالای 250 mg / dL مصرف می کند، گزارش هشدار هشدار تاریخی نشان می دهد که هشدار هیپوگلیسمی اغلب بین 2:00 و 4:00 رخ می دهد، در حالی که هشدار های هیپرگلیسمی پس از صبحانه از مصرف این داده ها به کاهش میزان زمان بیمار و تنظیم میزان انسولین پس از آن استفاده می کند.

کارتشناسی: هشدار کارتیورتر-Defibrillator

بیمار و #8217؛ دستگاه به قسمت های تاکیکاردی مجاری و شوک های تحویل داده شده از نظر تاریخی، بیمار به طور متوسط دو قسمت VT را در هفته تغییر داد، پس از شروع داروهای ضد خونریزی، میزان هشدار در طول سه هفته بعد به صفر رسید، با این حال، گزارش های بیمار خستگی، و دستگاه به طور همزمان افزایش بار در یک بار مصرف کننده دارو بلافاصله پس از شروع به بررسی های اولیه دارو و بررسی های اولیه می کند.

مراقبت های انتقادی: ونتیلاتور هشدار

در یک بیمار ICU با سندرم ناراحتی تنفسی حاد، تهویه کننده بارها هشدار هایی را برای فشار هوای بالا و حجم کم عمق تولید می کند، تجزیه و تحلیل تاریخی نشان می دهد که این هشدارها هر بار که بیمار مضطرب می شود و حرکت می کند، تیم مراقبت سطوح آرام را اصلاح می کند و به طور خلاصه از محاصره نورموسکولی استفاده می کند و بیمار با موفقیت از دو روز بعد از آن به تیم هشدار داده های انزوای هوا اجازه می دهد.

Nephrology: هشدارهای دایالیز خانگی

بیماران دیالیز خانگی برای افزایش وزن، روند فشار خون و سطح الکترولیتی نظارت می شوند. روندهای تاریخی هشدارهای هیپوگلیسمی داخل هندتیک اجازه می دهد تا متخصص برای تنظیم نسخه وزن خشک از راه دور به طور مشابه، عود هشدار های هیپرکالمی می تواند مشاوره غذایی یا تنظیم دارو را قبل از بیمار علائم کند.این مدیریت فعال بازدید از اتاق اورژانس و پذیرش بیمارستان برای مایعات یا الکترولیت های اضطراری را کاهش می دهد.

مراحل پیاده سازی برای کلینیک ها

یکپارچه سازی داده های هشدار تاریخی در تنظیمات برنامه درمانی نیازمند طراحی گردش کار آگاهانه است.یک رویکرد ساختاری شامل مراحل زیر است:

  1. حکومت هشدار هشدار: [FLT 1] تعریف کنید که هشدارها بررسی می شوند، توسط چه کسی و در چه برنامه ای شامل نمایندگان پرستاری، پزشکی، داروخانه و مهندسی بالینی.
  2. جمع آوری داده های رو به شکل: [FLT 1] اطمینان حاصل کنید داده های هشدار از تمام منابع به یک مخزن متمرکز و پرس و جو گسترش می یابد.
  3. ایجاد داشبورد بصری: [FLT 1] دیدگاه های خاص نقش آفرینی که روند، توزیع شدت و همبستگی مداخله برای بیماران یا پانل های فردی را برجسته می کند.
  4. تیم های بالینی را تحت تاثیر قرار دهید: کارکنان را در تفسیر نمودار روند، شناسایی الگوها و استفاده از داده ها برای حمایت از تصمیمات بالینی آموزش دهید.
  5. در جریان کار قرار می گیرد: بررسی داده های هشدار در حال حاضر در پشت سر و صدا، دور و دست، آن را به بخش معمول برنامه ریزی مراقبت به جای یک کار اضافی است.
  6. ] آزمون و آزمون: با یک واحد یا یک جمعیت بیمار شروع کنید.
  7. ثبت و برقراری ارتباط: [FLT 1 ] [1 ] ثبت منطقی برای تنظیمات درمانی بر اساس تاریخ هشدار در EHR. بستن حلقه بازخورد با ردیابی اینکه آیا تنظیم تغییر مورد انتظار را تولید می کند.

مزایای استفاده از داده های هشدار تاریخی

افزایش ایمنی بیمار

تنظیمات فعال بر اساس هشدار های تاریخی مانع از وقایع نامطلوب قبل از وقوع آن می شود. امتیازات هشدار دهنده اولیه ناشی از تاریخ هشدار می تواند باعث فعال شدن سریع تیم پاسخ زودتر از آستانه های ثبت شده ی حیاتی معمولی شود.سازمان هایی که به طور سیستماتیک گزارش های هشدار را بررسی می کنند می توانند مسائل ایمنی سیستم را شناسایی کنند، مانند خطاهای مکرر دارو یا دستگاه، و اجرای اقدامات اصلاحی.

بهبود درمان Efficacy

تنظیمات شخصی بر اساس الگوهای پاسخ واقعی به حداکثر رساندن مزایای درمانی در حالی که به حداقل رساندن عوارض جانبی است، این به ویژه برای داروهایی با پنجره های درمانی محدود یا برای شرایط با تنوع بالا بین بیمار و بیمار ارزشمند است. داده های هشدار تاریخی پزشکان را قادر می سازد تا برنامه های درمانی دقیق را برای مطابقت با هر بیمار و #8217؛ فیزیولوژی و پاسخ منحصر به فرد.

کاهش خستگی و هدر رفتن منابع هشدار

سازمان ها می توانند از داده های تاریخی برای شناسایی هشدارهای غیر عملی و تنظیم آستانه ها یا پارامترهای سرکوب استفاده کنند، به همین ترتیب کاهش حجم هشدار های بی ربط، بار شناختی را بر روی پزشکان کاهش می دهد و خطر حساسیت را کاهش می دهد.این به کارکنان اجازه می دهد تا توجه خود را در مورد رویدادهای با آرامش بالا، بهبود ایمنی و رضایت شغلی متمرکز کنند.

مراقبت شخصی، بیمار

اشتراک گذاری روند هشدار با بیماران در طول مشاوره باعث افزایش تعامل و حمایت از تصمیم گیری مشترک می شود. [۱] بیمار که شواهد عینی را می بیند که کنترل گلوکز خون آنها پس از وعده های غذایی خاص بدتر می شود، احتمال بیشتری دارد که تغییرات رژیم غذایی را اتخاذ کند.

نتیجه گیری

زیرساخت جمع آوری هشدارهای بالینی در حال حاضر در اکثر تنظیمات مراقبت های بهداشتی قرار دارد.چالش این جریان از اعلان های زمان واقعی را به مجموعه ای ساختار یافته برای یادگیری و بهبود مداوم تبدیل می کند.با بررسی عمدی، تجزیه و تحلیل و عمل بر روی داده های هشدار تاریخی، تیم های بهداشتی می توانند تنظیمات درمانی را بر اساس شواهد به جای غریزه به تنهایی انجام دهند.

پیوند داده های نظارت بر نتایج یک حلقه بحرانی در فرآیند تحویل مراقبت را بسته می کند.این پزشکان را قادر می سازد تا اثربخشی تصمیمات خود را تأیید کنند، زودتر تشخیص دهند و برنامه های مراقبت شخصی سازی با دقت را مشخص کنند، زیرا مراقبت های بهداشتی همچنان تغییر خود را به سمت مدل های مبتنی بر ارزش، استفاده سیستماتیک از داده های هشدار تاریخی تبدیل به یک ویژگی از سازمان های با قابلیت بالا است.