制定国家产妇早期预警得分:基于百分点的得分开发和Delphi信息化的升级路径

科学领域:

• 孕产妇医学 孕产妇医学
• 临床风险管理临床风险管理
• 预测分析在医疗保健中的应用

背景情况:

• 产妇早期预警分数 (MEWS) 对于产科紧急情况的及时干预至关重要.
• 现有的MEWS系统可能会在健康的怀孕中产生过度的警报,导致警报疲劳.
• 需要从强大的前性数据和清晰的升级路径中获得精细的MEWS.

研究的目的:

• 使用前性收集的生命体征数据开发一种新的孕产妇早期预警分数 (MEWS).
• 通过Delphi共识练习为新的MEWS建立基于证据的临床响应途径.
• 将新MEWS的警报率与现有系统进行比较.

主要方法:

• 使用来自英国4P前性队列研究 (n=2617) 的数据开发基于百分位数的MEWS.
• 将数值权重分配给极端生命体征分布 (SPO2 的 5%,1%,10%,2%).
• 德尔菲共识练习,以定义对MEWS得分升高的临床反应.
• 与苏格兰和爱尔兰MEWS系统的升级率的比较.

主要成果:

• 新的国家MEWS显示,在健康人群中,预产期内的警报均分布.
• 与爱尔兰和苏格兰的MEWS系统相比,它在健康女性中产生了较少的警报.
• 产后心率值被调整为生理变化.

结论:

• 基于百分点的MEWS提供了一个均的警报分布,并在健康的怀孕中减少了错误警报.
• 该得分是使用前性收集的数据和专家知情的升级协议来制定的.
• 需要外部验证来确认其预测母亲不良结果的能力.