Effekten af ​​realtidsanalyse på uønskede hændelser blandt indlagte patienter

Uønskede hændelser (AE'er) blandt indlagte patienter defineres som "Utilsigtede skader eller komplikationer, der resulterer i invaliditet ved udskrivelse, død eller forlænget hospitalsophold og er forårsaget af andre begivenheder end patientens underliggende sygdom." Årligt dør cirka 1,1 % af alle hospitalsindlæggelser, eller 400.000 patienter, på grund af AE'er, mens det koster den amerikanske økonomi omkring 17,1 milliarder dollars. Canadian Adverse Events Study rapporterede AE'er blandt 7,5 % af hospitalsindlæggelserne, hvor 37 % af disse hændelser blev anset for at kunne forebygges. Almindelige AE'er, herunder infektioner og sepsis, hjerte- og respirationssvigt og dødsfald er blevet rapporteret som følge af en ændring i patientens vitale tegn, der kan genkendes op til 48 timer før AE'en bliver diagnosticeret. I mange tilfælde er subtile ændringer i en patients vitale tegn blevet anerkendt retrospektivt som forløbere for AE, der kan føre til uplanlagte indlæggelser på intensivafdelinger eller død.

En række tidlige varslingssystemer er blevet udviklet til at hjælpe plejepersonalet med at identificere ændringer i vitale tegn som forløbere for AE. Den almindeligt anvendte Modified Early Warning Score (MEWS) forsøger at identificere akut klinisk forværring baseret på patientens vitale tegn og bevidsthedsniveau. Jo højere MEWS-score, jo større risiko for en AE. Effektiviteten af ​​MEWS-scoren er dog betinget af hyppigheden af ​​både scoren, der registreres og vurderes af plejepersonalet. Selvom kontinuerlig overvågning af vitale tegn finder sted inden for og uden for intensivafdelinger, gives disse data sjældent til sygeplejersken, når de er uden for patientens værelse i realtid. Desuden registreres de vitale tegn og MEWS-score almindeligvis i patientjournalen med planlagte intervaller i løbet af en 24-timers periode (f. hver 4., 6., 8. eller 12. time). Hvis en patients fysiologiske tilstand forværres mellem disse planlagte intervaller, og sygeplejersken ikke konstant er sammen med patienten, mistes muligheden for tidlig erkendelse af denne forværring, der kan føre til en AE. Vigtigheden af ​​at overvåge vitale tegn i klinisk praksis er indiskutabel, men hvordan man bedst monitorerer og fortolker dem, og hvor ofte de skal måles for at minimere AE'er er stadig uklart.

For at løse dette hul i litteraturen har projektgruppen udviklet en innovativ teknologi. Beat Analytics System (BAS) giver sygeplejersker både overvågning i realtid af patientens vitale tegn og kontinuerlig beregning af deres patients MEWS-score gennem en app på deres mobiltelefon. Denne information kan præsenteres både numerisk (med grænsebetingelser for advarsler) og grafisk for at observere ændringer i MEWS-score over tid. Formålet med denne undersøgelse er at undersøge effekten af ​​at give sygeplejersker fjern, kontinuerlig overvågning i realtid af deres patienters vitale tegn og MEWS-score ved hjælp af BAS på forekomsten af ​​AE'er, indlæggelser på intensivafdelingen, hospitalsopholdslængde og aktivering af hurtigberedskabsteamet blandt patienter på ikke-intensive hospitalsenheder. Dette formål vil blive løst gennem et longitudinelt sekventielt undersøgelsesdesign, hvor udfaldsvariablerne (AE'er, indlæggelser på ICU-hospitalets liggetid og aktivering af det hurtige responsteam) vil blive overvåget på to 20-sengs ikke-intensive afdelinger månedligt for 6 måneder uden BAS. Den 6-måneders basislinjedataindsamlingsperiode vil blive efterfulgt af en måneds træning af plejepersonalet på den målrettede enhed i at bruge BAS. Efter denne orienteringsmåned vil udfaldsvariablerne igen blive målt i en 6-måneders interventionsfase, hvor BAS vil være tilgængelig for de sygeplejersker, der plejer patienter på den målrettede enhed, hvor patientens vitale tegn løbende vil blive registreret.