چالش HHS Readmissions در بهداشت و درمان مدرن

بیمارستان بستری برای بیماران مبتلا به Hyperosmolar State (HHS) همچنان یک مشکل مداوم و پر هزینه در سراسر سیستم های بهداشتی در سراسر جهان است. HHS، یک عارضه تهدید کننده زندگی از دیابت نوع 2، بخش قابل توجهی از بستری شدن بیماران مبتلا به دیابت را تشکیل می دهد و میزان مرگ و میر را که می تواند 20٪ در برخی از جمعیت بیمار تجاوز کند، بار مالی قابل توجه است، با هر گونه کاهش هزینه های درمانی در درمان های غیر بهداشتی، بیش از هزاران نفر از مصرف در درمان های درمانی، در برخی از داروهای غیر از داروهای غیر قابل توجه است.

علل ریشه HHS حذف چند عاملی است.کنترل گلیسمی ضعیف در محیط سرپایی، مراقبت های انتقال ناکافی، سواد سلامت محدود و موانع اجتماعی و اقتصادی همه به درب در حال چرخش بیمارستان ها کمک می کنند، روش های سنتی برای کاهش این حذف ها بر برنامه ریزی تخلیه، آشتی دارو و قرار ملاقات های پیگیری متمرکز شده است.

تجزیه و تحلیل داده های لنز دیبیتیک نشان دهنده یک تغییر پارادایم در چگونگی نظارت پزشکان و مدیریت کنترل گلیسمیک است.با گرفتن سیگنال های بیوشیمیایی از لنز چشم، این تکنولوژی یک پنجره غیر تهاجمی را به یک وضعیت متابولیک بیمار ارائه می دهد که قبلاً در دسترس نبود. لنز چشم، سوربیتول و دیگر محصول پیشرفته در پاسخ به هیپرگلیسمی طولانی مدت، ایجاد یک بینش قابل اندازه گیری از طریق تجزیه و تحلیل داده های قابل اندازه گیری خون، می تواند جلوگیری کند.

درک HHS Pathophysiology و عوامل خطر حذف

برای قدردانی از اینکه چگونه تجزیه و تحلیل داده های لنز دیابتی می تواند از حذف ها جلوگیری کند، پزشکان ابتدا باید درک کنند که آسیب پذیری زمینه ای از HHS و عوامل خطر خاص که بیماران را در برابر عود آسیب پذیر می کند، HHS زمانی که مقاومت شدید انسولین و کمبود نسبی انسولین باعث ایجاد یک حالت دیورتیک، کمبود شدید کبدی، کمبود عملکرد شدید و هیپرمولوز تغییر یافته می شود، اما معمولاً نمی تواند به دلیل کاهش شدید انسولین، عملکرد عصبی، عملکرد شدید کبدی، به طور قابل توجهی باشد.

بیمارانی که از یک اپیزود HHS اولیه زنده می مانند خطر بالا برای حذف به دلیل چندین عامل مرتبط دارند.اول، استرس فیزیولوژیکی خود این رویداد اغلب مقاومت در برابر انسولین را بدتر می کند، ایجاد یک چرخه معیوب که در آن کنترل گلیکیسمی پس از تخلیه، جلوگیری از درمان بالینی و جلوگیری از عدم اطمینان بالینی و درمان های پیچیده است که شامل انسولین، عوامل هیپوگلیسمی، و داروهای قلبی عروقی، که همه باید به دقت موانع ایمنی را کاهش دهند و جلوگیری از مصرف بیش از مصرف مواد اولیه دارو های درمانی و جلوگیری کنند.

تحقیقات منتشر شده در ] ] ] نشانگرهای ویژه ای را شناسایی کرده است که با خطر حذف HHS ارتباط دارد، از جمله هموگلوبین A1c بالا در تخلیه، اختلال آدرنال و سابقه بیمارستان های قبلی برای بحران های هیپرگلیسمی، با این حال، این بیومارکرهای سنتی تنها یک نشانه های هشدار دهنده اولیه را ارائه می دهند که دقیقا نمی توانند تجزیه و تحلیل های مداوم گلوکز را ثبت کنند.

با تجزیه و تحلیل ترکیب بیوشیمیایی لنز بینایی در هر بیمار، پزشکان می توانند تغییرات ظریف را در تجمع سوربیتول، وضعیت هیدراتاسیون لنز و الگوهای نوسان که با رویدادهای قریب الوقوع هیپرگلیسمی مرتبط است، تشخیص دهند، هنگامی که با سایر پارامترهای بالینی ادغام شده است، یک نمایه خطر کامپوزیت ایجاد می کند که بسیار پیش بینی کننده تر از هر اندازه گیری منفرد است.توانایی شناسایی بیمارانی که شروع به مقابله با معیارهای تشخیصی می کنند.

Diabetic Lens Data Analytics: تکنولوژی و برنامه های بالینی

علم پشت نظارت بر گلیکیسمی مبتنی بر لنز

لنز بینایی به طور منحصر به فرد برای نظارت گلیسمی مناسب است زیرا بافت فعال متابولیک است که از طریق مسیر پلیول در نسبت مستقیم به غلظت گلوکز محیط تجمع می یابد.هنگامی که سطح گلوکز خون در طول زمان بالا می رود، آنزیم aldoseductase گلوکز را به سوربیتول در سلول های پیشرفته منتقل می کند. Sorbitol به راحتی در سراسر سلول پخش نمی شود، بنابراین مولکول های تصویربرداری نوری را اندازه گیری می کند و تغییرات نوروسکوپی را می تواند تغییر دهد.

مطالعات بالینی نشان داده اند که اندازه گیری های فلورنس لنز به شدت با کنترل گلیسمیک ارتباط دارد که توسط هر دو هموگلوبین A1c و نظارت مستمر گلوکز اندازه گیری شده است. مطالعه ای برجسته منتشر شده در دیابت ها مراقبت از آن را اندازه گیری می کند نشان می دهد که شدت فلورنس لنز به طور قابل توجهی در بیماران با سابقه بحران های هیپرگلیسمی در مقایسه با کسانی که با کنترل پایدار، حتی زمان تشخیص آن، و یا حتی تشخیص آن، تجویز می دهد که ممکن است به عنوان یک دوره تشخیص دهد که از زمان تشخیص دهد که تشخیص آن است.

این تکنولوژی در سال های اخیر به طور قابل ملاحظه ای پیشرفت کرده است، با دستگاه های تجزیه و تحلیل لنز قابل حمل که می توانند در کلینیک های سرپایی، بخش های اورژانس و حتی تنظیمات خانگی استفاده شوند، این دستگاه ها غیر تهاجمی اندازه گیری خودکار و الگوهای پراکنده لنز در عرض چند ثانیه، ارائه نتایج فوری است که می تواند به تصمیم گیری بالینی یکپارچه شود، بر خلاف مانیتورهای گلوکز مداوم که نیاز به سنسور و کالیبراسیون، تجزیه و تحلیل مبتنی بر لنز، هیچ روش های همکاری و تحلیل فوری بیمار نیاز ندارد، هیچ روش های کوتاه مدت بیمار و موقعیت یابی فوری نیاز به یک فرآیند های کوتاه مدت زمان دقیق و موقعیت بیمار ندارد.

از داده های خام تا بینش بالینی قابل اجرا

قدرت تجزیه و تحلیل داده های لنز دیابتی نه تنها در اندازه گیری خود، بلکه در الگوریتم هایی که داده های نوری خام را به بینش های بالینی معنی دار تبدیل می کنند، مدل های یادگیری ماشین آموزش دیده در ده ها هزار بیمار می توانند الگوهای ظریف در نوسان لنز را شناسایی کنند که پیش بینی می کنند رویدادهای HHS قریب الوقوع شامل متغیرهای متعدد از جمله نرخ تغییر در بیومارکرها، مقادیر پایه بیمار و یا عوامل جریانی مانند تغییرات اخیر است.

به عنوان مثال، بیمار که سطح sorbitol لنز آن برای ماه ها پایدار بوده است، ممکن است نقطه عطف ناگهانی را نشان دهد که نشان دهنده شروع تزریق متابولیک است. الگوریتم می تواند این تغییر را نشان دهد و هشدار ایجاد کند که باعث می شود تا این قابلیت پیش بینی به ویژه در دوره پس از زایمان ارزشمند باشد، زمانی که بیماران آسیب پذیرترین به مطالعات خواندن هستند که اولین روز پس از بهبودی در بیمارستان، کاهش خطر ابتلا به بیماران در حدود 20٪ از انتقال در بیمارستان را از انتقال می دهد.

ادغام تجزیه و تحلیل لنز با سوابق سلامت الکترونیکی باعث می شود که نوسانات خطر خودکار که می تواند مداخلات مبتنی بر شواهد را ایجاد کند، بیماران شناسایی شده به عنوان خطر بالا بر اساس داده های لنز ممکن است برای بازدید های مکرر پیگیری، دریافت مشاوره تغذیه تشدید شده، و یا رژیم های دارویی خود را به طور فعال تنظیم شده است.این فن آوری همچنین با شناسایی خوشه های بیماران در یک سیستم مراقبت های بهداشتی که در معرض خطر قرار دارند، اجازه می دهد تا منابع بالا و مداخلات هدفمند.

مداخلات استراتژیک برای کاهش HHS Readmissions

نظارت مستمر از راه دور با استفاده از داده های لنز

موثرترین کاربرد تجزیه و تحلیل داده های لنز دیابتی در کنترل مداوم از بیماران پرخطر بعد از ترخیص بیمارستان است.مدل های سنتی مراقبت پس از زایمان وابسته به بازدید های کلینیک برنامه ریزی شده است که ممکن است روزها یا هفته ها پس از بیمار از بیمارستان رخ دهد.این فاصله یک شکاف خطرناک ایجاد می کند که در طی آن کنترل گلیسمیک می تواند بدون تشخیص از راه دور، با استفاده از دستگاه های مبتنی بر لنز، این شکاف را به پیگیری روند سفر بیمار اجازه می دهد.

پیاده سازی یک برنامه نظارت از راه دور نیاز به برنامه ریزی دقیق در مورد توزیع دستگاه، آموزش بیمار و جریان های بررسی داده است. بیماران باید یک دستگاه تجزیه و تحلیل لنز قابل حمل را در هنگام تخلیه دریافت کنند و دستورالعمل های روشن در مورد چگونگی استفاده روزانه از آن را بررسی کنند، بنابراین دستگاه به یک پلت فرم مبتنی بر ابر امن متصل می شود که اندازه گیری ها را به یک کارکنان مرکز نظارت توسط مربیان دیابتی یا ارائه دهندگان پیشرفته منتقل می کند.

شواهد حمایت از این رویکرد در حال رشد است.مطالعه گروهی شامل ۴۵۰ بیمار پس از بستری شدن HHS نشان داد که افرادی که در برنامه نظارت از راه دور مبتنی بر لنز ثبت نام کرده اند، میزان متوسط ۳۰ روزه پایین تر از گروه کنترلی است که مراقبت های استاندارد دریافت می کنند. بیماران تحت نظارت نیز بهبود در هموگلوبین A1c، کنترل فشار خون و کیفیت بیمار از اقدامات درمانی را کاهش داده اند.

حمایت شخصی بیمار و خودمدیریتی

تجزیه و تحلیل داده های لنز دیبیتیک همچنین آموزش بیمار را با ارائه تصاویر ملموس و شخصی از چگونگی رفتار روزمره بر کنترل گلیسمیک تغییر می دهد، هنگامی که بیماران می توانند یک گراف از سطح سوربیتول لنز خود را پس از یک دوره از رژیم غذایی غیر رفاه یا حذف دارو، ارتباط بین اقدامات و نتایج ملموس مشاهده کنند، این حلقه بازخورد شخصی به مراتب بیشتر از آموزش و پرورش عمومی است که ممکن است بیماران خود را برای اعمال شرایط و یا شرایط تنظیم کند.

برنامه های آموزش باید حول داده های لنز تولید شده توسط هر بیمار طراحی شوند.در طول ویزیت های پیگیری، پزشکان می توانند روند داده های لنز بیمار را با هم بررسی کنند، الگوهایی که نشان دهنده مدیریت موفق و همچنین دوره های زوال است، این فرایند بررسی مشترک، سواد سلامت را با آموزش بیماران برای تفسیر داده های خود و تنظیم زمان واقعی برای روتین های خود مراقبت از خود، می سازد.

محتوای آموزشی باید "چرا" پشت نظارت را پوشش دهد علاوه بر "چگونه" بیماران باید درک کنند که تجمع سوربیتول در لنز نشان دهنده استرس متابولیک سیستمیک است و کاهش این بار از طریق پیروی از دارو، تغییرات رژیم غذایی و فعالیت فیزیکی می تواند روند را معکوس کند.ارائه بیماران با اهداف عملی، مانند دستیابی به یک لنز خاص ارزش فلورس توسط بازدید بعدی، ایجاد یک عامل انگیزشی و اغلب فاقد برنامه های استاندارد است.

همکاری تیم مراقبت یکپارچه

کاهش انتقال HHS نیاز به عمل هماهنگ در سراسر رشته های متعدد مراقبت های بهداشتی دارد. تجزیه و تحلیل داده های لنز Diabetic یک پلت فرم داده مشترک را فراهم می کند که تیم مراقبت را در اطراف درک مشترک از وضعیت متابولیک بیمار، پزشکان مراقبت های اولیه، مربیان دیابت، متخصصان تغذیه، داروسازان و مددکاران اجتماعی می تواند به تمام داده های لنز دسترسی داشته باشد و مطابق با این ادغام، این انتقال اغلب باعث تضعیف مراقبت های جزئی می شود.

یک مدل مراقبت یکپارچه موثر شامل huddle های ساختار یافته است که در آن تیم بررسی داده های لنز برای بیماران پرخطر بالا و توسعه برنامه های عمل فردی شده است، به عنوان مثال، اگر داده های لنز از بیمار اخیرا تخلیه شده نشان می دهد یک روند سریع به سمت بالا، تیم می تواند برای تعیین علت آن تشکیل شود.جی. ممکن است تشخیص دهد که بیمار بیش از حد یک دوز از حد کم از حد تجویز شده است که کاتالیزور آنتی بیوتیک توصیه می کند که متخصص تغذیه بیمار قادر به تامین منابع غذایی کم است.

این رویکرد مشترک نشان داده شده است که کاهش نرخ های خواندن به طور موثر تر از هر مداخله منفرد تنها.یک سیستم بهداشتی بزرگ که یک مدل مراقبت یکپارچه را در اطراف تجزیه و تحلیل داده های لنز دیابتی اجرا کرد، گزارش داد که کاهش 31٪ در 30 روزه HHS حذف و کاهش 22٪ در بازدید های اورژانس در طول یک دوره دو ساله. این برنامه همچنین بهبود نمرات رضایت بیمار و کاهش میانگین زمان به دنبال از روز 14.

پیش بینی تجزیه و تحلیل برای شناسایی زودرس بیماران مبتلا به High-Risk

همه بیماران پس از بیمارستان HHS خطر مشابهی را برای بهبودی دارند.مدل های تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده که شامل داده های لنز دیابتی می شوند می توانند بیماران را با سطح خطر، به سیستم های بهداشتی اجازه دهند تا منابع فشرده را به کسانی که به آنها نیاز دارند، در حالی که حمایت از شدت پایین تر را به بیماران با کنترل گلیسمیک پایدارتر ارائه می دهند، به حداکثر رساندن بهره وری منابع بالینی محدود می رسد.

مدل های پیش بینی ترکیب داده های لنز با متغیرهای دیگر که بر خطر حذف تاثیر می گذارند، از جمله سن، شاخص توده بدن، عملکرد آدرنال، هموگلوبین A1c در پذیرش، تعداد بستری های قبلی بیمارستان، پیچیدگی رژیم دارویی و عوامل روان شناختی مانند وضعیت زندگی و الگوریتم های یادگیری ماشین آموزش دیده در داده های تاریخی می تواند تعاملات غیر خطی بین این متغیرهای که مدل های سنتی برگشت شناختی را برای مقایسه با یک رویکرد طبیعی افزایش دهد، شناسایی کند.

هنگامی که بیمار به عنوان خطر بالا توسط مدل پیش بینی شناسایی می شود، تیم مراقبت می تواند به طور خودکار یک بسته از مداخلات مبتنی بر شواهد را ایجاد کند، این ممکن است شامل یک بازدید پرستاری خانگی برای تغذیه پزشکی 48 ساعت باشد، تماس تلفنی از یک داروساز برای بررسی رژیم دارویی، ثبت نام در برنامه آموزش خود مدیریت دیابت، و ارجاع به یک رژیم غذایی ثبت شده برای تغذیه پزشکی درمان، سپس ردیابی داده ها به عنوان یک مکانیسم کنترل مطلوب در مورد نظر می باشد.

پروتکل های پیگیری ساختار یافته توسط Lens Data

پیگیری استاندارد پس از بیمارستان HHS به طور معمول شامل بازدید کلینیک در دو تا چهار هفته پس از ⁇ است، با این حال، خطر حذف خواندن در هفته اول بالاترین است، و این برنامه ناکافی برای جلوگیری از تجزیه و تحلیل داده های لنز Diabetic یک برنامه پیگیری پویا تر را فراهم می کند که در آن زمان و شدت مواجهه پس از زایمان توسط تقویم متابولیک ثابت بیمار تعیین می شود.

یک پروتکل پیگیری ساختار یافته ممکن است شامل چک کردن از راه دور هر یک تا سه روز در هفته اول پس از تخلیه، با فرکانس تعیین شده توسط روند داده لنز بیماران که نشانگرهای لنز ثابت باقی می ماند می تواند به بررسی هفتگی کاهش یابد، در حالی که کسانی که نشان می دهند علائم decompensation متابولیک نظارت روزانه و تسریع قرار ملاقات کلینیک دریافت می کنند، پروتکل همچنین باید معیارهای افزایش فوری را تعریف کند که توسط یک نمونه ای که بلافاصله با آن تماس می گیرد.

خود پیگیری باید حول داده های لنز ساختار یافته باشد، به جای اینکه صرفا از بیماران بپرسید که چگونه احساس می کنند، پزشکان باید داده های عینی را بررسی کنند و در مورد استراتژی های مدیریت خاص بحث کنند، این رویکرد مبتنی بر داده ها برای پیگیری هر کدام از آنها را مولد تر می کند و تضمین می کند که تصمیمات بالینی بر اساس شواهد است نه یادآوری بیمار یا ادراک ذهنی.

آدرس های پیاده سازی Challenges

حریم خصوصی داده ها و امنیت

ادغام داده های لنز دیابتی به سوابق سلامت الکترونیکی، سوالات مهمی در مورد حریم خصوصی داده ها و امنیت را مطرح می کند.اطلاعات لنز نوعی از اطلاعات محافظت شده بهداشتی است که باید مطابق با HIPAA و سایر مقررات قابل اجرا انجام شود.سیستم های بهداشتی که این فن آوری ها را پیاده سازی می کنند باید اطمینان حاصل کنند که انتقال داده ها رمزگذاری شده، کنترل دسترسی قوی هستند و مسیرهای حسابرسی برای پیگیری اینکه چه کسی اطلاعات بیمار را مشاهده می کند، باید اطلاعات ذخیره شده و چگونه از اطلاعات استفاده کنند، و اگر آنها استفاده کنند، اطلاعات ذخیره شده است، اطلاعات ذخیره شده و یا خیر، اطلاعات را انتخاب کنند، و اطلاعات آنها را انتخاب کنند، و یا خیر.

علاوه بر رعایت مقررات، سیستم های بهداشتی نیز باید اعتماد بیمار را مورد توجه قرار دهند. بسیاری از بیماران به طور قابل ملاحظه ای در مورد به اشتراک گذاری اطلاعات بیومتریک محتاط هستند، به ویژه هنگامی که آنها به طور کامل درک نمی کنند که چگونه این تکنولوژی کار می کند یا چگونه داده ها مورد استفاده قرار می گیرند.

قابلیت دسترسی به دستگاه و عدالت بهداشتی

وعده تجزیه و تحلیل داده های لنز دیابتی تنها می تواند تحقق یابد اگر تکنولوژی برای بیمارانی که به آن نیاز دارند، در اکثر موارد، جوامع با بالاترین نرخ های بیمارستان HHS و mdash؛ از جمله جمعیت کم درآمد، جوامع روستایی و اقلیت های نژادی و قومی و قومی و اقلیت ها و توسعه؛ اغلب همان جوامع با دسترسی به فن آوری های پیشرفته پزشکی، باید استراتژی های پیاده سازی را طراحی کنند که به طور عمدی آنها را تشدید می کنند.

این کار با اطمینان از اینکه دستگاه های تجزیه و تحلیل لنز در بیمارستان های ایمنی، مراکز بهداشت جامعه و شیوه های مراقبت های اولیه که خدمت جمعیت های فقیر هستند، هزینه های دستگاه باید توسط بیمه درمانی پوشش داده شود و هزینه های خارج از جیب بیمار باید به حداقل رساندن دسترسی به بیماران با پهنای باند اینترنت یا تلفن های هوشمند، روش های انتقال داده جایگزین مانند دستگاه های سلولی یا کلینیک مبتنی بر دوره ای نیز باید از لحاظ فرهنگی استفاده کنند.

مشارکت بیمار و رضایت

اثربخشی تجزیه و تحلیل داده های لنز دیابتی بستگی به تمایل بیمار و توانایی شرکت در پروتکل های نظارت دارد، برخی از بیماران ممکن است تمایلی به اضافه کردن کار دیگری به روال روزانه خود نداشته باشند، به ویژه اگر آنها در حال حاضر مدیریت چندین شرایط مزمن را دارند، برخی ممکن است فن آوری را ترسناک بدانند یا ممکن است مزایای فوری نظارت منظم را مشاهده نکنند.

پزشکان باید نظارت بر لنز را نه به عنوان یک بار اضافی بلکه به عنوان یک ابزار که می تواند استرس و عدم اطمینان از مدیریت دیابت در خانه را کاهش دهد، زمانی که بیماران درک می کنند که این تکنولوژی می تواند مشکلات را قبل از تبدیل شدن به شرایط اضطراری تشخیص دهد، کاهش نیاز به بازدید های بخش اورژانس و تقویت نامشهود بیمارستان، آنها بیشتر احتمال دارد که آن را بپذیرند.

مسیر های آینده و تحقیقات نوظهور

زمینه تجزیه و تحلیل داده های لنز دیابتی به سرعت در حال تحول است، با چندین راه امیدوار کننده از تحقیقات آماده شده برای گسترش ابزار بالینی آن است.یک جهت هیجان انگیز ادغام داده های لنز با سایر اندازه گیری های بی نظیر بیومارکر مانند autofluorescence پوست، سنسور های مبتنی بر اشک و تجزیه و تحلیل آلی فرار با ترکیب جریان های داده های متعدد به یک نمایه متابولیک جامع، پزشکان ممکن است پیش بینی دقیق تر و حتی منجر به وقایع HHS شود.

محققان همچنین استفاده از هوش مصنوعی را برای شناسایی الگوهای لنز جدید که با عوارض خاص دیابت فراتر از HHS، از جمله رتینوپاتی دیابتی، nephropathy و بیماری قلبی عروقی مرتبط است، بررسی می کنند. لنز ممکن است به عنوان یک پنجره به سلامت میکروواسکولیک به طور گسترده تر، ارائه سیگنال های هشدار اولیه برای عوارض که در حال حاضر تنها پس از آسیب های غیر قابل برگشت دیده است، این پتانسیل پیشگیرانه اساسا می تواند مسیر مرتبط با بیماری را تغییر دهد.

در جبهه تکنولوژی، دستگاه های تجزیه و تحلیل لنز نسل بعدی توسعه یافته اند که کوچکتر، سریع تر و ارزان تر از مدل های فعلی هستند، برخی از نمونه های اولیه طراحی شده اند تا به پیوست های تلفن های هوشمند یکپارچه شوند، و تکنولوژی را به طور مستقیم به دست بیماران برای نظارت خود به طور واقعی مداوم، مسیرهای تنظیم مقررات برای این دستگاه ها ایجاد می شوند، با چندین شرکت که به دنبال پاکسازی FDA برای برنامه های بالینی هستند، به عنوان فن آوری و هزینه های استفاده از آن، ادامه می دهند.

رهبران سیستم های بهداشتی همچنین در حال بررسی مدل های پرداخت جایگزین هستند که از ادغام تجزیه و تحلیل داده های لنز دیابتی به مراقبت های معمول پشتیبانی می کنند. ترتیبات پرداخت برای مراقبت از دیابت، برنامه های پس انداز مشترک و قراردادهای مبتنی بر ارزش با پرداخت کنندگان پشتیبانی می کنند، همه انگیزه های مالی برای جلوگیری از حذف های خواندن که می تواند سرمایه گذاری پیش رو در فن آوری نظارت را جبران کند، ایجاد می کنند. - سازمان های پیشرو در حال حاضر خود را برای سرمایه گذاری در این ساختارهای پرداخت در حال تحول هستند.

ایجاد یک برنامه پایدار برای کاهش خواندن

پیاده سازی یک برنامه موفق برای کاهش قرائت HHS با استفاده از تجزیه و تحلیل داده های لنز دیابتی نیاز به بیش از خرید دستگاه ها و کارکنان آموزش دارد، آن را نیاز به یک رویکرد سیستماتیک به طراحی برنامه، پیاده سازی، ارزیابی و بهبود مستمر سیستم های بهداشتی است که به بهترین نتایج به دنبال یک استراتژی پیاده سازی مرحله ای، شروع با یک برنامه آزمایشی در یک واحد یا جمعیت بیمار قبل از در سراسر سازمان است.

مرحله آزمایشی باید بر شناسایی جریان های کاری عملیاتی که در زمینه محلی کار می کنند، کارکنان آموزش در مورد استفاده از داده های لنز در تصمیم گیری بالینی و جمع آوری داده ها در مورد معیارهای بالینی و مالی تمرکز کند تا پیگیری شامل 30 روز میزان حذف، نرخ بازدید اورژانس، زمان پیگیری پس از تخلیه، نمرات رضایت بیمار و رضایت کارکنان نیز شناسایی موانع برای استقرار و اجرای بزرگتر آنها در عملیات آدرس بزرگتر، قبل از تبدیل شدن به عملیات.

هنگامی که خلبان امکان سنجی و اثربخشی را نشان می دهد، سیستم های بهداشتی می توانند برنامه را به واحدهای اضافی و جمعیت بیمار گسترش دهند. مقیاس پذیری نیاز به استاندارد سازی مواد آموزشی، پروتکل های بالینی و ابزارهای جمع آوری داده دارد.همچنین نیاز به سرمایه گذاری در زیرساخت های فنی مورد نیاز برای حمایت از حجم داده های بزرگتر و کاربران بیشتر دارد.

مهم است که برنامه باید برای پایداری طولانی مدت طراحی شود، این بدان معنی است که ایجاد ظرفیت داخلی برای آموزش، پشتیبانی فنی و تجزیه و تحلیل داده ها به جای تکیه بر مشاوران خارجی، همچنین به معنای ایجاد یک ساختار حکومتی است که نظارت مداوم، پاسخگویی و بهبود کیفیت را تضمین می کند. A چند رشته ای با نمایندگی از بالینی، عملیاتی، مالی و دیدگاه بیمار باید به طور منظم برای بررسی عملکرد، فرصت های بهبود در حال ظهور، و حل مسائل.

نتیجه گیری: استاندارد جدید مراقبت برای جلوگیری از انتشار HHS

بیمارستان بستری برای وضعیت هیپرآنزیمیکگلیسمی نشان دهنده نقطه شکست در مراقبت از دیابت است که در برابر راه حل های سنتی مقاومت کرده است. تجزیه و تحلیل داده های لنز Diabetic یک رویکرد اساسا متفاوت و MSdash را ارائه می دهد؛ یکی بر اساس نظارت مداوم، غیر تهاجمی و زمان واقعی از فرآیندهای متابولیک که منجر به HHS می شود، با تشخیص زوال گلیک قبل از رسیدن به این بحران، به طور تاریخی نیاز دارند و جلوگیری از آن اطلاعات هشدار می دهد که آنها را از آن جلوگیری می دهد.

استراتژی های شرح داده شده در اینجا ویمash؛ نظارت بر راه دور، آموزش بیمار شخصی، همکاری تیم مراقبت یکپارچه، تجزیه و تحلیل پیش بینی برای طبقه بندی ریسک، و پروتکل های پیگیری ساختار یافته توسط داده های لنز ویمش؛ یک چارچوب جامع برای کاهش حذف های خواندن که هر دو شواهد و عملی سیستم های بهداشتی قابل اجرا است که این استراتژی ها نه تنها نتایج بالینی برای بیماران را بهبود می بخشد، بلکه به کاهش مزایای مالی و حذف منابع مالی کارآمد می رسند.

وزن شواهد حمایت از تجزیه و تحلیل داده های لنز دیابتی همچنان رو به رشد است و تکنولوژی همچنان ادامه دارد تا رهبران سیستم های بهداشتی، متخصصان بهبود کیفیت و پزشکانی که متعهد به کاهش قابل پیشگیری از حذف هستند، زمان عمل کردن در این رویکرد تحول آمیز است، آنها می توانند یک استاندارد جدید مراقبت از بیماران مبتلا به HHS تنظیم کنند و تاثیر پایدار بر یکی از مشکلات مدیریت دیابت در حال چالش برانگیزترین مشکلات مدیریت دیابت را ایجاد کنند.