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Implementierung und Evaluation eines Electronic Early Warning Score (e-EWS) Systems

8. Juni 2020 aktualisiert von: The University of Hong Kong
Der Early Warning Score (EWS) ist ein Tool, das entwickelt wurde, um Ärzten zu helfen, Patienten, die eine akute Erkrankung haben oder entwickeln, effizient zu identifizieren und zu verfolgen und rechtzeitig klinische Maßnahmen zu treffen. Die Berechnung und Aufzeichnung von EWSs im Tuen Mun Hospital (TMH) ist derzeit ein manueller Prozess. Der Zweck dieser Studie besteht darin, den EWS-Berechnungs- und Diagrammprozess mithilfe eines elektronischen EWS-Systems (e-EWS) zu automatisieren. Obwohl das e-EWS-System möglicherweise die Arbeitsbelastung des Stationspersonals verringern und die Patientensicherheit verbessern könnte, kann seine Wirksamkeit nur durch ein gutes Design der menschlichen Faktoren (HF) realisiert werden, das den Erwartungen, Anforderungen und Arbeitspraktiken der Benutzer entspricht. Daher ist es unser Ziel, HF-Methoden durchzuführen, um das Design des e-EWS-Systems vor seiner Implementierung in einer ausgewählten chirurgischen Abteilung des Krankenhauses zu informieren. Nach seiner Implementierung werden wir auch eine Bewertung des e-EWS-Systems durchführen, um seine Wirksamkeit in Bezug auf die klinischen Ergebnisse zu bewerten.

Studienübersicht

Status

Unbekannt

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Der Early Warning Score (EWS), auch bekannt als „Track-and-Trigger“-System, ist ein Instrument, das entwickelt wurde, um Ärzten dabei zu helfen, Patienten, die eine akute Erkrankung haben oder entwickeln, effizient zu identifizieren und zu verfolgen und rechtzeitig klinische Maßnahmen zu ergreifen. Ein EWS wird auf der Grundlage von Werten einer Reihe physiologischer Parameter (z. Atemfrequenz, Sauerstoffsättigung, systolischer Blutdruck, Pulsfrequenz, Bewusstseinsgrad und Temperatur), um eine aggregierte Punktzahl zu erhalten, die den Gesundheitszustand eines Patienten angibt. Es wird hauptsächlich von Stationsschwestern verwendet, um ihre Patienten zu überwachen; Wenn das EWS eines Patienten einen festgelegten Schwellenwert überschritten hat, sollte sich die Pflegekraft intensiver um den Patienten kümmern und eine Intervention in Betracht ziehen, z. Rufen Sie einen Arzt an. Die Philosophie von EWS besteht darin, die Patientensicherheit zu verbessern, indem das Stationspersonal in die Lage versetzt wird, eine Verschlechterung der Patienten frühzeitig zu erkennen, so dass innerhalb der „goldenen Behandlungsperiode“ rechtzeitig eingegriffen werden kann.

In Großbritannien wurde erstmals 2012 ein FWS-System namens National Early Warning Score (NEWS) veröffentlicht (NEWS, 2012). NEWS war das erste System, das die Berechnung und Darstellung des Schweregrads akuter Erkrankungen standardisierte, und wurde im gesamten National Health Service (NHS) weit verbreitet. Vor kurzem, im Dezember 2017, wurde NEWS2 veröffentlicht und ist eine aktualisierte Version der NEWS (NEWS2, 2017). NEWS2 kann leicht computerisiert werden und wurde bereits in die elektronischen Patientenaktensysteme einiger NHS-Krankenhäuser integriert. Im aktualisierten Bericht einer Arbeitsgruppe von NEWS2 heißt es: „Es gibt potenzielle Vorteile einer automatisierten Berechnung des NEW-Scores und automatisierter Warnsysteme.“ (S. 6). Daher ist das Ziel dieser vorgeschlagenen Studie die Implementierung und Evaluierung eines elektronischen EWS-Systems (e-EWS) in einer ausgewählten chirurgischen Station des Tune Mun Hospital (TMH).

Bei TMH ist die aktuelle Praxis, die EWS der Stationspatienten zu erhalten, ein manueller Prozess: Zunächst misst eine Pflegekraft die spezifischen physiologischen Parameter eines Patienten, indem sie die geeigneten Überwachungsinstrumente verwendet; zweitens notiert die Pflegekraft die Werte der Parameter auf einer Papierkarte; Drittens wird die Papierkarte einer Krankenschwester übergeben; und schließlich berechnet die Pflegekraft die EWS. Der Prozess wird in einem festgelegten regelmäßigen Zeitintervall durchgeführt.

Es gibt zwei Hauptnachteile des manuellen EWS-Prozesses: Erstens ist er ineffizient, da sich normalerweise mehrere Patienten auf einer Station befinden und die Messung einiger physiologischer Variablen Zeit in Anspruch nimmt. Daher werden auf einer stark frequentierten Station häufig versäumte physiologische Messungen und unregelmäßige Messintervalle gemeldet. Diese Probleme führen dazu, dass Mitarbeiter FWS-Berechnungen ignorieren. Zweitens, wenn EWS berechnet werden, tun Pflegekräfte dies oft für Patienten, die sich bereits verschlechtern. Dies widerspricht der ursprünglichen Absicht von EWS, Patienten mit frühen Anzeichen einer Verschlechterung zu identifizieren. Diese Nachteile beeinträchtigen die Fähigkeit des Klinikpersonals, eine Verschlechterung des Zustands des Patienten frühzeitig zu erkennen, was möglicherweise die Patientensicherheit gefährden könnte.

Eine mögliche Lösung besteht darin, den manuellen EWS-Prozess zu automatisieren. Einige Krankenhäuser in Hongkong, zum Beispiel das Tseung Kwan O Hospital, haben bereits ein e-EWS-System auf einigen ihrer Stationen eingeführt. Das e-EWS-System ist mit einem physiologischen Monitor verbunden, der verschiedene physiologische Messungen durchführt. Das System verfügt über ein Auto-Charting-Modul, das die physiologischen Messungen der Patienten automatisch in einem elektronischen Diagramm (E-Diagramm) erfasst und deren EWS berechnet. Alle Informationen im Auto-Charting-Modul werden dann drahtlos an ein zentrales Display in der Schwesternstation der Station übertragen. Das zentrale Display zeigt den Patientenstatus in Bezug auf EWS an und gibt Alarme aus, wenn ein EWS einen festgelegten Schwellenwert überschritten hat. Das e-EWS-System kann nicht nur eine automatische Kartierung durchführen, sondern bietet auch einen Warnmechanismus, der Pflegekräften hilft, eine frühzeitige Verschlechterung zu erkennen.

Obwohl das e-EWS-System möglicherweise die Arbeitsbelastung des Stationspersonals verringern und die Patientensicherheit verbessern könnte, kann seine Wirksamkeit nur durch ein gutes HF-Design realisiert werden, das den Erwartungen, Anforderungen und Arbeitspraktiken der Benutzer entspricht.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

20

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

      • Hong Kong, Hongkong
        • Tuen Mun Hospital

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

14 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die Teilnehmer werden aus den Läuferkrankenschwestern und dem Stationsleiter in einer ausgewählten chirurgischen Station (F3B-Station) im Tuen Mun Hospital (TMH) ausgewählt.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alle Pflegekräfte der Station F3B

Ausschlusskriterien:

  • Personal nicht auf Station F3B

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: Kohorte
  • Zeitperspektiven: Interessent

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Mitarbeiter der Station F3B
Das e-EWS-System wird in einer ausgewählten chirurgischen Station (F3B-Station) im Tuen-Mun-Krankenhaus implementiert. Alle Mitarbeiter der F3B-Station werden das System verwenden und seine Wirksamkeit bewerten.
Das e-EWS-System ist mit einem physiologischen Monitor verbunden, der verschiedene physiologische Messungen durchführt. Das System verfügt über ein Auto-Charting-Modul, das die physiologischen Messungen der Patienten automatisch in einem elektronischen Diagramm (E-Diagramm) erfasst und deren EWS berechnet. Alle Informationen im Auto-Charting-Modul werden dann drahtlos an ein zentrales Display in der Schwesternstation der Station übertragen. Das zentrale Display zeigt den Patientenstatus in Bezug auf EWS an und gibt Alarme aus, wenn ein EWS einen festgelegten Schwellenwert überschritten hat. Das e-EWS-System kann nicht nur eine automatische Kartierung durchführen, sondern bietet auch einen Warnmechanismus, der Pflegekräften hilft, eine frühzeitige Verschlechterung zu erkennen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Änderungen in der Anzahl der erfolgreichen Erkennung von sich verschlechternden Fällen
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Änderungen in der Anzahl der Herz-Lungen-Wiederbelebung (HLW)
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Änderungen in der Anzahl der Transfers von Intensivstationen oder Einheiten mit hoher Abhängigkeit
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Änderungen in der Anzahl der Assistenzrufe bei Ärzten
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Veränderungen der anwendungsspezifischen Selbstwirksamkeit
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Dieses Ergebnis wird anhand der 7-Punkte-Likert-Skala gemessen, wobei die Werte von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 7 (stimme sehr stark zu) reichen.
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Änderungen in der wahrgenommenen Nützlichkeit des e-EWS-Systems durch das Stationspersonal
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Dieses Ergebnis wird anhand der 7-Punkte-Likert-Skala gemessen, wobei die Werte von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 7 (stimme sehr stark zu) reichen.
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Änderungen in der wahrgenommenen Benutzerfreundlichkeit des e-EWS-Systems durch das Stationspersonal
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Dieses Ergebnis wird anhand der 7-Punkte-Likert-Skala gemessen, wobei die Werte von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 7 (stimme sehr stark zu) reichen.
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Veränderungen in der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle des Stationspersonals
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Dieses Ergebnis wird anhand der 7-Punkte-Likert-Skala gemessen, wobei die Werte von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 7 (stimme sehr stark zu) reichen.
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Veränderungen in der Einstellung des Stationspersonals zum e-EWS-System
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Dieses Ergebnis wird anhand der 7-Punkte-Likert-Skala gemessen, wobei die Werte von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 7 (stimme sehr stark zu) reichen.
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Änderungen in der Verwendungsabsicht des Stationspersonals
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Dieses Ergebnis wird anhand der 7-Punkte-Likert-Skala gemessen, wobei die Werte von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 7 (stimme sehr stark zu) reichen.
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Veränderungen in der wahrgenommenen Arbeitsleistung des Stationspersonals
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Dieses Ergebnis wird anhand der 7-Punkte-Likert-Skala gemessen, wobei die Werte von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 7 (stimme sehr stark zu) reichen.
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Veränderungen in der wahrgenommenen Arbeitsbelastung des Stationspersonals
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Dieses Ergebnis wird anhand der 7-Punkte-Likert-Skala gemessen, wobei die Werte von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 7 (stimme sehr stark zu) reichen.
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Veränderungen in der Qualität der Patientenversorgung
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Dieses Ergebnis wird anhand der 7-Punkte-Likert-Skala gemessen, wobei die Werte von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 7 (stimme sehr stark zu) reichen.
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Änderungen im Arbeitsablauf
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Dieses Ergebnis wird anhand der 7-Punkte-Likert-Skala gemessen, wobei die Werte von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 7 (stimme sehr stark zu) reichen.
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Änderungen in der Genauigkeit der Technologie
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Dieses Ergebnis wird anhand der 7-Punkte-Likert-Skala gemessen, wobei die Werte von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 7 (stimme sehr stark zu) reichen.
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Veränderungen in den persönlichen Erfahrungen des Stationspersonals in der aktuellen klinischen Einheit
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Dieses Ergebnis wird anhand der 4-Punkte-Likert-Skala gemessen, wobei die Werte von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 4 (stimme voll und ganz zu) reichen.
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Kommentare und Vorschläge des Systems
Zeitfenster: ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später
Die Meinungen des Stationspersonals werden in einem halbstrukturierten Interview erhoben.
ab Studienbeginn bis zum 6. Monat später

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

  • Royal College of Physicians. National Early Warning Score (NEWS): Standardising the assessment of acute illness severity in the NHS. Report of a working party. London: RCP, 2012.
  • Royal College of Physicians. National Early Warning Score (NEWS) 2: Standardising the assessment of acute-illness severity in the NHS. Updated report of a working party. London: RCP, 2017.

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. November 2019

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

31. Dezember 2020

Studienabschluss (Voraussichtlich)

31. Dezember 2020

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

8. Juni 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

8. Juni 2020

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

11. Juni 2020

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

11. Juni 2020

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

8. Juni 2020

Zuletzt verifiziert

1. Juni 2020

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • e-EWS 20200526

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

Nein

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

Klinische Studien zur e-EWS-System

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