使用电子健康记录来分类ICU患者不良安全事件的风险 流动性:一个跨部门研究

科学领域:

• 关键护理医学 关键护理医学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 临床决策支持 临床决策支持

背景情况:

• 在重症监护室 (ICU) 早期移动 (EM) 的专家共识建议可以集成到算法中.
• 电子健康记录 (EHR) 数据为开发ICU护士EM决策支持工具提供了宝贵的资源.

研究的目的:

• 为了比较ICUEM算法的不同领域的临床特征,在有和没有记录EM的患者之间进行EM算法.
• 检查算法的患者风险分类与实际记录的EM之间的不一致性.

主要方法:

• 在单一卫生系统内对成年ICU入院患者的EHR数据进行了二次分析.
• 人口统计,临床和EM数据被提取出来,用于ICU入院后的最初三天.
• 一个算法每天将患者分类为呼吸,心血管,神经,活动顺序和整体领域的低风险/高风险. 统计测试 (威尔科克森等级和,费舍尔精确) 将临床标准和算法分类与有或没有记录EM的组进行比较.

主要成果:

• 在4088名分析患者中,记录的EM在最初三天的ICU中增加.
• 与那些留在床上的患者相比,记录EM患者更经常被算法归类为低风险患者.
• 相当数量的低风险患者没有达到EM,反之,一些高风险患者记录了EM.

结论:

• 该研究确定了算法的风险定义和患者记录的流动性状态之间的变化.
• 显著比例的患者被算法归类为低风险的患者保持不活跃,而一些高风险的患者实现了EM.
• 需要进一步的研究来了解护士在支持EM决策时使用的因素,以改进算法效用.