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緊急トリアージに関する意思決定支援システム

2024年2月1日 更新者:Songül BİŞKİN ÇETİN、Akdeniz University

コンピュータベースの意思決定支援システムが緊急トリアージ管理に及ぼす影響

この研究の目的は、ESI (緊急重症度指数) および ATS (オーストラリアトリアージスケール) アルゴリズムを使用してコンピューターベースの意思決定支援システム (DSS) を設計し、それを病院情報管理システム (HIMS) に統合し、その効果を評価することです。救急部門におけるトリアージ管理を強化し、システムの継続性を確保します。

調査の概要

詳細な説明

背景: 救急部門のトリアージは、患者の密度、多様性、時間のプレッシャーにより従業員に過度の負担をかけています。

目的: この研究の目的は、ESI (緊急重症度指数) および ATS (オーストラリアトリアージスケール) アルゴリズムを使用してコンピューターベースの意思決定支援システム (DSS) を設計し、それを病院情報管理システム (HIMS) に統合し、評価することです。救急部門におけるトリアージ管理の効果を検証し、システムの継続性を確保します。

研究デザイン: これは、単一グループの事前テストおよび事後テスト設計による準実験的研究です。 研究は 3 つの段階で構成されていました。

方法: 第 1 段階では、DSS の前後のトリアージ決定の精度と期間を評価する SQL (構造化照会言語) スクリプトが開発されました。 第 2 段階 (事前テスト) では、DSS 前のトリアージ決定の精度と期間が評価されました。 第 2 段階では、ESI および ATS アルゴリズムを使用したルールベースのデシジョン ツリー手法で DSS が作成され、HIMS に統合されました。 最後の第 3 段階 (テスト後) では、開発された緊急トリアージ意思決定支援システム (ETDSS) がトリアージ管理に及ぼす効果が、トリアージ決定の精度と期間に対して評価されました。

研究の種類

介入

入学 (実際)

5038

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

      • Antalya、七面鳥
        • Akdeniz University

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

説明

包含基準:

成人救急外来に申請し、トリアージ記録がトリアージ看護師によって公開された成人患者のデータ。

新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の可能性または確定診断が行われていない患者データ。

除外基準:

小児外傷患者(18 歳未満)のデータ 看護師以外の医療従事者がトリアージ記録を開いた患者データ ATKDS、救急看護師トリアージ、ESI、ATS 研修を受けていない看護師がトリアージで記録した患者データ新型コロナウイルス感染症の可能性が高い/確定診断を受けて申請し、PCR検査を受けた患者 新型コロナウイルスのパンデミックにより成人救急部門の患者トリアージ分野と評価プロセスに異常な変更が加えられ、開発されたシステムが変更された日付範囲の患者データ使用しません (SB COVID アルゴリズムを使用する必要があります)

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

  • 主な目的:防止
  • 割り当て:なし
  • 介入モデル:単一グループの割り当て
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
他の:トリアージ意思決定支援システムの開発

これは、単一グループの事前テストおよび事後テスト設計による準実験的研究です。

研究は 3 つの段階で構成されていました。 最初の段階では、DSS の前後のトリアージ決定の精度と期間を評価するために、構造化されたクエリ言語スクリプトが開発されました。 第 2 段階 (事前テスト) では、DSS 前のトリアージ決定の精度と期間が評価されました。 第 2 段階では、ESI および ATS アルゴリズムを使用したルールベースのデシジョン ツリー手法で DSS が作成され、HIMS に統合されました。 最後の第 3 段階 (テスト後) では、開発された緊急トリアージ意思決定支援システムがトリアージ管理に及ぼす影響が、トリアージ決定の精度と期間に対して評価されました。

開発した緊急トリアージ意思決定支援システムがトリアージ管理に与える影響の評価

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
緊急トリアージ意思決定支援システムのトリアージ管理は、トリアージ決定の正確さと期間に対して評価されました。
時間枠:8 週間 (8 週間の病院情報管理システム データにおけるトリアージ決定の精度)
意思決定支援システムがトリアージの意思決定精度に及ぼす影響
8 週間 (8 週間の病院情報管理システム データにおけるトリアージ決定の精度)

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
緊急トリアージ意思決定支援システム
時間枠:8 週間 (8 週間の病院情報管理システム データにおけるトリアージ決定の期間)
トリアージ決定期間に対する意思決定支援システムの影響
8 週間 (8 週間の病院情報管理システム データにおけるトリアージ決定の期間)

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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捜査官

  • スタディチェア:Fatma Cebeci、1962

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2020年7月16日

一次修了 (実際)

2020年9月16日

研究の完了 (実際)

2020年9月16日

試験登録日

最初に提出

2022年4月28日

QC基準を満たした最初の提出物

2022年5月23日

最初の投稿 (実際)

2022年5月24日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2024年2月2日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2024年2月1日

最終確認日

2024年2月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • 2012-KAEK-20-2019

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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