Effectiviteit van het Intelligent Case Manage Platform bij ontvangers van levertransplantaties (ICMP)

Achtergrond: Ontvangers van een levertransplantatie hebben goed zelfmanagement nodig om het risico op verschillende complicaties te vermijden, heropname in het ziekenhuis en medische kosten te verminderen en hun kwaliteit van leven te verbeteren. Ook op het gebied van zelfmanagement staan ​​ze voor diverse uitdagingen. Daarom is het belangrijk om het zelfmanagement van levertransplantatiepatiënten na een levertransplantatie te verbeteren. Ziekenhuizen en medische voorzieningen die voor dergelijke patiënten zorgen, moeten geïndividualiseerde zorg, toegang tot gezondheidszorgmiddelen en geplande ondersteuning na ontslag mogelijk maken. Het gebruik van informatietechnologie, kunstmatige intelligentie en diep leren om de kenmerken en soorten zelfmanagementbehoeften van ontvangers van levertransplantaties te identificeren en te bevestigen en geïndividualiseerd zelfmanagement te bieden, kan helpen hun zelfmanagementvaardigheden en gezondheidsresultaten te verbeteren. Ook de kwaliteit en continuïteit van de zorg kan worden verbeterd. Hiernaar zijn echter geen studies uitgevoerd.

Doel: Een intelligent casemanagementplatform opzetten dat kunstmatige intelligentie en diep leren combineert om de zelfredzaamheid en het zelfmanagement van ontvangers van een levertransplantatie te verbeteren, waardoor de klinische resultaten en de gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven worden verbeterd. De doelstellingen van deze studie zijn als volgt: 1. Beschrijf het zelfmanagement en de informatiebehoeften van ontvangers van levertransplantaties, 2. Creëer inhoud of modules met betrekking tot zelfmanagement van ontvangers van levertransplantaties, 3. Bouw een intelligent casemanagementplatform, 4 Evalueer de bruikbaarheid van het platform, en 5. Voer diepgaand leren uit en onderzoek de effecten van het intelligente casemanagementplatform op zelfeffectiviteit, zelfmanagement, gezondheidsresultaten en gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven.

Methoden en materialen: Deze studie is een prospectieve, quasi-experimentele opzet, waarbij een experimentele groep en een controlegroep zullen worden gecreëerd. Ten eerste zullen de zelfmanagementzorg en informatiebehoeften van levertransplantatiepatiënten worden geïntegreerd om de basis te leggen van het intelligente casemanagementplatform. Hiervoor zullen naar schatting 50 levertransplantatiepatiënten en 10 medisch personeel worden geïnterviewd. De gegevens zullen worden geanalyseerd door middel van kwalitatieve inhoudsanalyse. Op basis van deze inhoud wordt het intelligent case management platform ontwikkeld en geëvalueerd. Voor de evaluatie zullen gegevens van 200 ontvangers van een levertransplantatie worden verzameld om de beschikbaarheid, prestaties en gebruiksstatus van het platform te beoordelen. Gegevens met betrekking tot het gebruik van het platform door de ontvanger en de ontvangst van zelfbeheer van het platform zullen ook worden verzameld voor deep learning. Het belang en de klinische relevantie van zelfmanagement dat door het platform wordt geboden, zal worden beoordeeld door de medische staf die betrokken is bij de zorg voor levertransplantatie. Deep learning-technieken zullen worden gebruikt en de effectiviteit van het intelligente casemanagementplatform in termen van zelfeffectiviteit, zelfmanagement, gezondheidsresultaten en gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven zal worden onderzocht. Bij dit experiment zullen naar schatting 133 patiënten betrokken zijn: 44 in de experimentele groep en 89 in de controlegroep. Gegevens worden verzameld bij ontslag (basisgegevens) en 1, 3, 6, 9 en 12 maanden na ontslag uit het ziekenhuis. Statistische pakketsoftware (SPSS 22.0) zal worden gebruikt om de gegevens te analyseren. Een gegeneraliseerd schattingsvergelijkingsmodel analyseert de verschillen in zelfeffectiviteit, zelfmanagement en gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven in de loop van de tijd tussen de experimentele en controlegroepen. Deze studie stelt innovatieve toepassingen voor informatietechnologie, deep learning en kunstmatige intelligentie voor. Gehoopt wordt dat multidisciplinaire samenwerking het zelfmanagement en de gezondheidsresultaten van ontvangers van een levertransplantatie kan verbeteren.