Оценка риска отделения интенсивной терапии (ICURS)

Система оценки обычно состоит из двух частей — балла (число, отражающее тяжесть заболевания) и вероятностной модели (уравнение, указывающее вероятность события, например смерти пациента в больнице). Системы подсчета очков использовались в интенсивной терапии в течение десятилетий и могут помочь оценить эффективность лечения или выявить сопоставимых пациентов для целей исследования. Например, системы подсчета очков, используемые в интенсивной терапии.

• Острая физиология, возраст, оценка хронического состояния здоровья II (APACHE II)
• Упрощенная шкала острой физиологии II (SAPS II)
• Оценка полиорганной дисфункции (MODS)
• Последовательная оценка органной недостаточности (SOFA)
• Система логистической дисфункции органов (LODS)
• MPM II-Допуск (Модели вероятности смертности (MPM II)
• Оценка органной дисфункции и инфекции (ODIN)
• Трехдневная перекалибровка результатов отделения интенсивной терапии (TRIOS)
• Шкала комы Глазго (ШКГ)
• Оценка готовности к выписке (DRS) Вышеупомянутые системы оценки уже регулярно собираются в соответствующих отделениях больницы. В недавнем исследовании Badawi et al. можно показать, что системы подсчета очков позволяют делать более точные прогнозы при непрерывном расчете. Однако из-за исследуемых коллективов пациентов эти результаты могут быть перенесены на другие группы пациентов только в ограниченной степени. Кроме того, были проанализированы только системы оценки APACHE, SOFA и DRS.

Поэтому в настоящем исследовании все вышеперечисленные системы оценки будут рассчитываться непрерывно (раз в минуту) с использованием рутинных данных из цифровых карт пациентов и оптимизироваться с применением машинного обучения и методов анализа временных рядов.

В отделениях интенсивной терапии с анестезиологическим контролем соответствующей больницы не существует стандарта для всего кампуса в отношении управления сигналами тревоги. Соответственно, мы оцениваем уровень усталости от сигналов тревоги (игнорирование сигналов тревоги из-за большого количества ложных сигналов тревоги) как очень высокий. В целях оптимизации управления тревогами тревоги от устройств мониторинга пациентов будут оцениваться ретроспективно и объединяться с данными, упомянутыми выше, чтобы определить, например, следует ли ожидать более частых тревог для определенных типов заболеваний (например, сепсис) или баллы (например, высокий балл по шкале APACHE) и способы оптимизации настройки порога тревоги.