预测伤口愈合趋势的专家知识算法和模型,用于家庭护理护理中的压力伤害管理决策支持系统:开发和验证研究

科学领域:

• 护理信息学 护理信息学
• 伤口护理管理管理
• 临床决策支持系统 临床决策支持系统

背景情况:

• 家庭访问护士在选择最佳压力损伤 (PI) 管理策略方面面临挑战,即使是现有的临床指南.
• 临床决策支持系统 (CDSS) 提供了一个潜在的解决方案,以帮助护士在家庭访问环境中的决策过程.

研究的目的:

• 开发一种结合专家护士知识的伤口护理算法.
• 创建压力损伤严重程度变化的预测模型,以支持家庭访问护士实时咨询.

主要方法:

• 通过与经过认证的伤口专家护士进行半结构面试来修改现有的算法.
• 开发了一个层次化的贝叶斯模型来估计PI严重性变化的预测分布 (DESIGN-R 2020分数).
• 评估了应用性和改进的算法建议,并使用训练和测试数据集评估了模型预测间隔.

主要成果:

• 开发的高专业度算法在评估轮中显示了高的同意比例 (0.89-0.92) 和改进比例 (0.25-0.76).
• 预期的愈合水平表明了显著病例改善的潜力 (2.67-3.25在4分级).
• 预测模型在测试数据中实现了90%预测间隔的覆盖概率,从0.67到0.86不等.

结论:

• 成功开发了一种由专家提供信息的算法和PI严重性变化的预测模型.
• 这些工具是为在家访护士创建临床上适用的CDSS的基础.
• 开发的系统旨在促进在家庭护理环境中适当的压力伤害管理.