国家卫生研究院中风量表评估算法:一个多中心,双臂和集群随机研究
Joao Brainer Clares de Andrade1, Evelyn de Paula Pacheco2, Millene Rodrigues Camilo3
1Universidade Federal de São Paulo, São Paulo, Brazil; United Health Group Brazil, Sao Paulo, Brazil; Centro Universitario Sao Camilo, São Paulo, Brazil; Hospital Israelita Albert Einstein, São Paulo, Brazil; Institute of Aeronautics Technology, Bioengineer Laboratory, Sao Paulo, Brazil.
概括
一个新的移动应用程序SPOKES显著提高了国家卫生研究院中风量表 (NIHSS) 在远程医疗评估的准确性. 这个数字工具增强了医疗保健提供者之间的协议,提高了中风严重程度评估的可靠性.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 数字健康数字健康
- 远程医疗远程医疗
背景情况:
- 国家卫生研究院中风量表 (NIHSS) 对于评估中风严重程度至关重要.
- 它在远程医疗中的使用正在扩大,需要可靠的评估工具.
- 移动应用程序有可能提高NIHSS的可靠性.
研究的目的:
- 验证SPOKES数字平台用于远程医疗和医疗保健环境中的NIHSS评估.
- 评估SPOKES应用程序对NIHSS评分准确性的影响.
- 通过使用SPOKES平台评估互评价协议.
主要方法:
- 随机分配医院对照组或SPOKES用户组进行远程医疗服务.
- 评估报告和专家确认的NIHSS分数之间的差异.
- 互评验证涉及医疗保健提供者通过SPOKES应用程序或传统方法评估患者视频.
- 使用加权卡帕和后勤回归的统计分析.
主要成果:
- 在SPOKES组,NIHSS得分的差异较小 (p = 0.03) 和完全一致度较高 (72.5%与50.4%,p = 0.005).
- 采用SPOKES与完全得分一致性 (OR4.01,p=0.009) 有关.
- 互评价者验证表明,SPOKES组的同意程度明显更好,与对照组的28.9%相比,有84.4%的强烈同意.
结论:
- 一个免费的NIHSS评估移动应用程序 (SPOKES) 可以大大改善互评价协议.
- 该应用程序增强了在中风严重程度评分中全科医生和神经科医生之间的一致性.
- 持续的培训和教育对于可靠的NIHSS评估至关重要.
