使用国际LUNG SAFE研究数据估计临床医生对ARDS的识别工具的验证

科学领域:

• 关键护理医学 关键护理医学
• 肺部病理学 肺部病理学
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 对急性呼吸困扰综合征 (ARDS) 的认识不足,阻碍了基于证据的实践,如低潮量通风.
• 随着COVID-19的爆发,人们越来越需要可扩展,数据驱动的工具来改善ARDS的识别.

研究的目的:

• 通过使用易于获得的电子健康记录 (EHR) 数据,验证一个用于估计临床医生ARDS识别率的工具.
• 确定影响ARDS识别和潮体积传递的临床特征.

主要方法:

• 从国际肺部安全队列中对2,705名ARDS患者和1,261名非ARDS患者的二次分析.
• 利用包括身高,性别,ARDS文档和最低标准化潮体积在内的EHR数据来估计识别率.
• 评估了临床特征与潮输送量/ARDS文档之间的关联.

主要成果:

• 基于EHR的工具估计临床医生ARDS识别率为54% (轻度),63% (中度) 和73% (严重).
• 低氧症的恶化与ARDS患者的ARDS文档增加和标准化潮体积降低有关.
• 在ARDS和非ARDS患者中,更高的身高与较低的标准化潮体积有关,尽管身高与ARDS文档没有相关性.

结论:

• 一个数据驱动的EHR工具可以准确地估计临床医生的ARDS识别率,复制之前的研究结果.
• 这种方法可以识别 ARDS 患有不被识别的高风险的患者,从而促进有针对性的干预.
• 该方法可用于改善其他临床条件的基于证据的护理采用.