Wirksamkeit der intelligenten Case-Management-Plattform bei Empfängern von Lebertransplantationen (ICMP)

Hintergrund: Empfänger von Lebertransplantaten benötigen ein angemessenes Selbstmanagement, um das Risiko verschiedener Komplikationen zu vermeiden, die Wiedereinweisung ins Krankenhaus und die medizinischen Kosten zu reduzieren und ihre Lebensqualität zu verbessern. Auch im Selbstmanagement stehen sie vor vielfältigen Herausforderungen. Daher ist es wichtig, das Selbstmanagement von Lebertransplantatempfängern nach einer Lebertransplantation zu verbessern. Krankenhäuser und medizinische Einrichtungen, die sich um solche Patienten kümmern, sollten eine individuelle Betreuung, den Zugang zu Gesundheitsressourcen und eine geplante Unterstützung nach der Entlassung ermöglichen. Der Einsatz von Informationstechnologie, künstlicher Intelligenz und Deep Learning zur Identifizierung und Bestätigung der Merkmale und Arten der Selbstmanagementanforderungen von Lebertransplantatempfängern und zur Bereitstellung eines individuellen Selbstmanagements kann dazu beitragen, ihre Selbstmanagementfähigkeiten und Gesundheitsergebnisse zu verbessern. Auch die Qualität und Kontinuität der Pflege kann verbessert werden. Allerdings wurden diesbezüglich keine Studien durchgeführt.

Zweck: Etablierung einer intelligenten Fallmanagementplattform, die künstliche Intelligenz und Deep Learning kombiniert, um die Selbstwirksamkeit und das Selbstmanagement von Lebertransplantatempfängern zu verbessern und dadurch die klinischen Ergebnisse und die gesundheitsbezogene Lebensqualität zu verbessern. Die Ziele dieser Studie sind wie folgt: 1. Beschreiben Sie die Selbstmanagement- und Informationsbedürfnisse von Lebertransplantatempfängern, 2. Erstellen Sie Inhalte oder Module im Zusammenhang mit dem Selbstmanagement von Lebertransplantatempfängern, 3. Aufbau einer intelligenten Fallmanagementplattform, 4 . Bewerten Sie die Benutzerfreundlichkeit der Plattform und 5. Führen Sie Deep Learning durch und untersuchen Sie die Auswirkungen der Plattform für intelligentes Fallmanagement auf Selbstwirksamkeit, Selbstmanagement, Gesundheitsergebnisse und gesundheitsbezogene Lebensqualität.

Methoden und Materialien: Bei dieser Studie handelt es sich um ein prospektives, quasi-experimentelles Design, bei dem eine Experimentalgruppe und eine Kontrollgruppe erstellt werden. Zunächst werden die Selbstmanagement-Pflege- und Informationsbedürfnisse von Lebertransplantationspatienten integriert, um die Grundlage für die intelligente Fallmanagementplattform zu schaffen. Zu diesem Zweck werden schätzungsweise 50 Lebertransplantationsempfänger und 10 medizinische Mitarbeiter befragt. Die Daten werden mittels qualitativer Inhaltsanalyse ausgewertet. Basierend auf diesen Inhalten wird die intelligente Case-Management-Plattform entwickelt und evaluiert. Für die Auswertung werden Daten von 200 Lebertransplantatempfängern gesammelt, um die Verfügbarkeit, Leistung und den Nutzungsstatus der Plattform zu bewerten. Für Deep Learning werden auch Daten im Zusammenhang mit der Nutzung der Plattform durch den Empfänger und dem Empfang der Selbstverwaltung durch die Plattform erhoben. Die Bedeutung und klinische Relevanz des von der Plattform bereitgestellten Selbstmanagements wird vom medizinischen Personal beurteilt, das an der Lebertransplantation beteiligt ist. Es werden Deep-Learning-Techniken eingesetzt und die Wirksamkeit der intelligenten Case-Management-Plattform im Hinblick auf Selbstwirksamkeit, Selbstmanagement, Gesundheitsergebnisse und gesundheitsbezogene Lebensqualität untersucht. Schätzungsweise 133 Patienten werden an diesem Experiment beteiligt sein: 44 in der Versuchsgruppe und 89 in der Kontrollgruppe. Die Daten werden bei der Entlassung (Basisdaten) und 1, 3, 6, 9 und 12 Monate nach der Entlassung aus dem Krankenhaus erhoben. Zur Analyse der Daten wird die Statistikpaketsoftware (SPSS 22.0) verwendet. Ein verallgemeinertes Schätzgleichungsmodell analysiert die Unterschiede in der Selbstwirksamkeit, dem Selbstmanagement und der gesundheitsbezogenen Lebensqualität im Zeitverlauf zwischen der Versuchsgruppe und der Kontrollgruppe. Diese Studie schlägt innovative Anwendungen für Informationstechnologie, Deep Learning und künstliche Intelligenz vor. Es besteht die Hoffnung, dass die multidisziplinäre Zusammenarbeit das Selbstmanagement und die Gesundheitsergebnisse von Lebertransplantatempfängern verbessern kann.