对术后老年患者的基于机器学习的疼痛评估进行测试.
Tülin Kurt Alkan1, Nurten Taşdemir
1Author Affiliations: Zonguldak Atatürk State Hospital (Dr Alkan); and Faculty of Health Sciences, Department of Nursing, Zonguldak Bülent Ecevit University (Dr Taşdemir), Zonguldak, Turkey.
Computers, informatics, nursing : CIN
|January 6, 2025
概括
一个新的机器学习应用程序准确地评估老年患者的术后疼痛,改善护士的评估. 这项技术有助于护士,并推进老年护理.
科学领域:
- 老年医学 老年医学
- 医疗保健中的人工智能
- 手术护理 医疗护理
背景情况:
- 全球人口老龄化,导致老年人手术的增加.
- 对老年患者进行准确的术后疼痛评估具有挑战性,影响护理质量和护士工作量.
- 需要技术解决方案,以对老年手术患者进行可靠和高效的疼痛评估.
研究的目的:
- 开发和评估基于机器学习的应用程序,用于手术后老年患者的自动疼痛评估.
- 为评估老年人手术疼痛提供更可靠,更快速的工具.
- 通过提供客观的疼痛测量方法来支持护理人员.
主要方法:
- 一项涉及68名接受全科外科手术的老年患者的方法研究.
- 使用人口统计形式,数值评分尺度和Wong-Baker FACES疼痛尺度收集数据.
- 机器学习算法的应用用于疼痛评估和分析与患者自我报告的一致性.
主要成果:
- 机器学习模型表现出与患者报告的疼痛评分达成高度一致.
- 与患者自我评估相比,护士倾向于分配较低的疼痛分数.
- 开发的应用程序在老年手术后客观疼痛测量中被证明是有效的.
结论:
- 基于机器学习的疼痛评估应用程序是术后老年患者的有效工具.
- 这项技术可以提高疼痛评估的准确性,减轻护士的工作量,并改善老年护理护理.
- 该应用程序支持基于证据的老年护理实践的进步.


