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응급환자 분류에 대한 의사결정 지원 시스템

2024년 2월 1일 업데이트: Songül BİŞKİN ÇETİN, Akdeniz University

컴퓨터 기반 의사결정지원 시스템이 응급환자 분류 관리에 미치는 영향

본 연구의 목적은 ESI(Emergency Severity Index)와 ATS(Australasian Triage Scale) 알고리즘을 이용하여 컴퓨터 기반의 의사결정지원시스템(DSS)을 설계하고 이를 병원정보관리시스템(HIMS)에 통합하여 그 효과를 평가하는 것이다. 응급실의 분류 관리를 담당하고 시스템의 연속성을 보장합니다.

연구 개요

상세 설명

배경: 응급실의 분류는 환자 밀도, 다양성 및 시간 압박으로 인해 직원에게 과도한 부담을 줍니다.

목표: 본 연구의 목적은 ESI(Emergency Severity Index) 및 ATS(Australasian Triage Scale) 알고리즘을 사용하여 컴퓨터 기반 의사결정 지원 시스템(DSS)을 설계하고 이를 병원 정보 관리 시스템(HIMS)에 통합하여 평가하는 것입니다. 응급실에서 분류 관리의 효과를 확인하고 시스템의 연속성을 보장합니다.

연구 설계: 이는 단일 그룹 사전 테스트 및 사후 테스트 설계를 사용한 준실험 연구입니다. 연구는 세 단계로 구성되었습니다.

방법: 첫 번째 단계에서는 DSS 전후 분류 결정의 정확성과 기간을 평가하기 위해 SQL(Structured Query Language) 스크립트가 개발되었습니다. 두 번째 단계(사전 테스트)에서는 사전 DSS 분류 결정의 정확성과 기간을 평가했습니다. 두 번째 단계에서는 ESI와 ATS 알고리즘을 사용하여 규칙 기반 의사결정 트리 방식으로 DSS를 작성하고 HIMS에 통합했습니다. 세 번째이자 마지막 단계(사후 테스트)에서는 개발된 긴급 분류 결정 지원 시스템(ETDSS)이 분류 관리에 미치는 영향을 분류 결정의 정확성 및 기간과 비교하여 평가했습니다.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

5038

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

      • Antalya, 칠면조
        • Akdeniz University

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

설명

포함 기준:

성인 응급실에 신청하고 분류 간호사가 분류 기록을 공개한 성인 환자의 데이터입니다.

코로나19에 대한 가능성이 있거나 확정적인 진단이 없는 환자 데이터.

제외 기준:

소아 외상 환자 데이터(18세 미만) 비간호 의료 전문가가 분류 기록을 공개한 환자 데이터 ATKDS, 응급 간호사 분류, ESI, ATS 교육을 받지 않은 간호사가 분류에 기록한 환자 데이터 코로나19 유력/확실 진단으로 신청하고 PCR 검사를 받은 환자 코로나19 팬데믹으로 인해 성인 응급실 환자 분류 영역 및 평가 과정에 특별한 변경이 발생한 날짜 범위의 환자 데이터와 개발된 시스템은 사용하지 않음(SB 코로나 알고리즘을 사용해야 함)

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 방지
  • 할당: 해당 없음
  • 중재 모델: 단일 그룹 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
다른: 분류 의사결정 지원 시스템 개발

이는 단일 그룹 사전 테스트 및 사후 테스트 설계를 사용한 준실험 연구입니다.

연구는 세 단계로 구성되었습니다. 첫 번째 단계에서는 DSS 전후 분류 결정의 정확성과 기간을 평가하기 위해 구조화된 쿼리 언어 스크립트가 개발되었습니다. 두 번째 단계(사전 테스트)에서는 사전 DSS 분류 결정의 정확성과 기간을 평가했습니다. 두 번째 단계에서는 ESI와 ATS 알고리즘을 사용하여 규칙 기반 의사결정 트리 방식으로 DSS를 작성하고 HIMS에 통합했습니다. 세 번째이자 마지막 단계(사후 테스트)에서는 개발된 긴급 분류 결정 지원 시스템이 분류 관리에 미치는 영향을 분류 결정의 정확성과 기간에 대해 평가했습니다.

개발된 응급 분류 결정 지원 시스템이 분류 관리에 미치는 영향 평가

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
응급 분류 결정 지원 시스템 분류 관리는 분류 결정의 정확성 및 기간에 대해 평가되었습니다.
기간: 8주(8주간의 병원정보관리시스템 데이터 중 분류결정의 정확도)
의사결정 지원 시스템이 심사 결정 정확도에 미치는 영향
8주(8주간의 병원정보관리시스템 데이터 중 분류결정의 정확도)

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
응급환자 분류 결정 지원 시스템
기간: 8주(8주간의 병원정보관리시스템 데이터 중 선별결정 기간)
의사 결정 지원 시스템이 분류 결정 기간에 미치는 영향
8주(8주간의 병원정보관리시스템 데이터 중 선별결정 기간)

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

수사관

  • 연구 의자: Fatma Cebeci, 1962

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2020년 7월 16일

기본 완료 (실제)

2020년 9월 16일

연구 완료 (실제)

2020년 9월 16일

연구 등록 날짜

최초 제출

2022년 4월 28일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2022년 5월 23일

처음 게시됨 (실제)

2022년 5월 24일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2024년 2월 2일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 2월 1일

마지막으로 확인됨

2024년 2월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 2012-KAEK-20-2019

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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