Pontuação de Risco de Unidade de Terapia Intensiva (ICURS)

Um sistema de pontuação geralmente consiste em duas partes - uma pontuação (um número que reflete a gravidade da doença) e um modelo de probabilidade (equação que indica a probabilidade de um evento, por exemplo, a morte do paciente no hospital). Os sistemas de pontuação têm sido usados ​​na medicina intensiva há décadas e podem ajudar a avaliar a eficácia do tratamento ou identificar pacientes comparáveis ​​para fins de estudo. Os sistemas de pontuação usados ​​na medicina intensiva são, por exemplo,

• Fisiologia Aguda, Idade, Avaliação de Saúde Crônica II (APACHE II)
• Pontuação de Fisiologia Aguda Simplificada II (SAPS II)
• Pontuação de Disfunção de Múltiplos Órgãos (MODS)
• Avaliação sequencial de falência de órgãos (SOFA)
• Sistema Logístico de Disfunção de Órgãos (LODS)
• MPM II-Admissão (Modelos de Probabilidade de Mortalidade (MPM II)
• Pontuação de Disfunção de Órgãos e Infecção (ODIN)
• Resultados da UTI de recalibração de três dias (TRIOS)
• Escore de coma de Glasgow (GCS)
• Discharge Readiness Score (DRS) Os sistemas de pontuação acima mencionados já estão sendo coletados regularmente nos respectivos departamentos do hospital. Em um estudo recente de Badawi et al. pode-se mostrar que os sistemas de pontuação permitem previsões mais precisas quando calculados continuamente. No entanto, devido aos coletivos de pacientes investigados, esses resultados só podem ser transferidos para outros grupos de pacientes de forma limitada. Além disso, foram analisados ​​apenas os sistemas de pontuação APACHE, SOFA e DRS.

Portanto, no presente estudo, todos os sistemas de pontuação acima serão calculados continuamente (uma vez por minuto) usando dados de rotina dos registros digitais do paciente e otimizados pela aplicação de aprendizado de máquina e métodos de análise de séries temporais.

Nas unidades de terapia intensiva administradas por anestesia do respectivo hospital, não há um padrão em todo o campus com relação ao gerenciamento de alarmes. Consequentemente, estimamos que a taxa de fadiga do alarme (ignorando alarmes devido a muitos alarmes falsos) seja muito alta. Para otimizar o gerenciamento de alarmes, os alarmes dos dispositivos de monitoramento do paciente serão avaliados retrospectivamente e combinados com os dados mencionados acima para determinar, por exemplo, se alarmes mais frequentes são esperados para certos tipos de doenças (por exemplo, sepse) ou pontuações (por exemplo, pontuação APACHE alta) e como a configuração do limite de alarme pode ser otimizada.