预后通知对住院患者预先护理计划的影响:一个集群随机试验
Jessica Ma1, Kayla W Kilpatrick2, Clemontina A Davenport2
1Department of Medicine, Duke University School of Medicine, Durham, NC; Geriatrics and Extended Care, Durham VA Health System, Durham, NC.
关于高死亡风险的通知激励医生记录预先护理计划 (ACP) 对话. 这种有针对性的方法改善了主治医生的文档,强调了机器学习在医疗保健中的潜力.
科学领域:
- 医疗信息学
- 临床决策支持
- 缓和护理
背景情况:
- 提前护理计划 (ACP) 是至关重要的,但往往是由预后不佳引发的,临床医生可能不准确地估计.
- 医生过度估计预后可能会推迟必要的预先治疗计划对话.
研究的目的:
- 评估是否通知住院医生高患者死亡风险会增加预先护理规划 (ACP) 文件.
- 评估机器学习驱动的警报对ACP笔记完成的影响.
主要方法:
- 一个实用的集群随机试验,涉及住院医疗团队的医生.
- 干预组的医生收到了机器学习模型识别的高风险患者 (30天/ 6个月死亡率) 的电子邮件/ 页面通知.
- 主要结果:随机选择医生的ACP备忘录文件;次要结果:任何临床医生的ACP文件,住院时间,退院.
主要成果:
- 与对照组相比,干预组的医生更有可能记录ACP对话 (34.7%与19.6%相比).
- 机器学习模型确定了高死亡风险的患者,促使针对性干预.
- 没有任何临床医生观察到两组之间ACP文档的显著差异.
结论:
- 基于机器学习的死亡风险通知有效地促使医生在住院期间记录预先的护理计划对话.
- 这项技术可以作为一个有价值的工具来加强终身护理讨论.
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