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Updated: Sep 10, 2025

Implementation of a Real-Time Psychosis Risk Detection and Alerting System Based on Electronic Health Records using CogStack
Published on: May 15, 2020
Una aplicación novedosa de los datos del departamento de emergencias estatales para clasificar las tenencias de salud
Bradford S Wheeler1, Allison R Arellano, Jennifer Bowman
1Author Affiliations: North Carolina Department of Health and Human Services, Raleigh, North Carolina (Mr Wheeler, Ms Arellano, Ms Young, and Dr Tenenbaum); North Carolina Division of Mental Health, Developmental Disabilities and Substance Use Services, Raleigh, North Carolina (Ms Bowman, Dr Brown, Mr Krause, Dr McCoy); Department of Psychiatry, University of North Carolina School of Medicine, Chapel Hill, North Carolina (Dr Brown); North Carolina Division of Public Health, Raleigh, North Carolina (Dr Deyneka); and Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke University, Durham, North Carolina (Dr Tenenbaum).
La salud del comportamiento en los departamentos de emergencia se entiende mejor con un nuevo tablero de datos en tiempo real. Este sistema ayuda a los responsables políticos a tomar decisiones informadas sobre los recursos de atención de crisis.
Área de la Ciencia:
- Vigilancia de la salud pública
- Investigación en servicios de salud
- Informática de la salud
Sus antecedentes:
- El departamento de emergencia (ED) para pacientes de salud conductual, conocido como retenciones de salud conductual (BHH), carece de una cuantificación completa y datos demográficos.
- Los métodos de recopilación de datos existentes son a menudo manuales y no proporcionan información en tiempo real sobre el alcance de la BHH.
Objetivo del estudio:
- Desarrollar e implementar un nuevo sistema para la recopilación de datos en tiempo real y el análisis de la salud del comportamiento en los ED de Carolina del Norte.
- Crear un panel centralizado para informar las decisiones políticas y la asignación de recursos para los servicios de salud conductual.
Principales métodos:
- Aprovechó un sistema de vigilancia de síndromes existente en todo el estado (NC DETECT) para compilar datos de ED de 131 hospitales.
- Desarrolló un extracto de datos personalizado e implementó una definición de caso específica para BHH basada en los códigos de la CIE-10 y las palabras clave de la queja principal.
- Utilizó datos de la Oficina del Censo de los Estados Unidos para calcular las tasas de población y analizar las características demográficas en un contexto de equidad.
Principales resultados:
- El tablero desarrollado proporciona inteligencia en tiempo real sobre la carga de BHH en Carolina del Norte.
- Habilitó decisiones basadas en datos para la financiación y la política relacionadas con los recursos de estabilización de crisis, como los servicios de respuesta y estabilización móviles basados en facilidades (FBC, por sus siglas en inglés).
- Demostró la utilidad de integrar los sistemas de vigilancia existentes para abordar las necesidades críticas de salud pública.
Conclusiones:
- Una colaboración interdepartamental adaptó con éxito un sistema de vigilancia de síndromes para abordar una brecha significativa en las políticas de salud conductual.
- El panel BHH capacita a los responsables políticos con información útil para mejorar la infraestructura de atención de crisis.
- Este enfoque innovador pone de relieve el potencial de las soluciones basadas en datos en la salud mental pública.
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