重要な健康状態の評価と結果のスコア/研究 (CHAOS)

CHAOSは、重症患者および進行性疾患がほとんどまたはまったくない無症状の地域ベースの成人を対象とした、前臨床および大規模な多施設長期的観察臨床研究から得られた、研究者による新しく興味深い結果に基づいています。

この観察研究は、物理学、生物学、計算科学、統計科学、臨床科学からのアプローチを統合することにより、生理学的シグナル内にコード化された重篤な疾患の未症状サインの早期診断が、独自の予後洞察を提供することで従来の臨床予測因子を補完するという仮説を検証します。

主な目標は、明らかな臨床症状（心停止、不整脈、出血、呼吸不全、循環虚脱など）が現れる前に、潜在性重篤な疾患や有害事象を起こしている個人を早期に特定することで、死亡率、罹患率、合併症を減らすことです。 これにより、医療提供者がより効果的な治療や予防治療を早期に提供するために必要なリードタイムが得られます。 革新的なアプローチを通じて、CHAOS は医療過誤という課題にも対処し、診断の見逃し、誤診、予防可能な危害、ベスト プラクティス ガイドラインへの医療提供者の遵守のばらつきを軽減します。

目標は、予測アルゴリズムを検証し、地域の無症状の成人から病院の重症患者に至るまでの病気の潜在的な兆候を特定することです。 全体的な目標は、コスト、予防可能な危害、有害事象を削減しながら、医療をより正確、効果的、効率的、安全かつタイムリーなものにすることです。