Neue computer-aided-Modell kann helfen, vorherzusagen, sepsis

Kann ein computer-aided-Modell vorherzusagen, lebensbedrohlichen sepsis? Ein Modell entwickelt, in das Vereinigte Königreich verwendet, die routinemäßig erhobenen Daten zu identifizieren, die frühe Symptome von sepsis, veröffentlicht in CMAJ (Canadian Medical Association Journal), zeigt Versprechen.

Sepsis ist eine Hauptursache des Todes in den Krankenhäusern, und Früherkennung ist der Schlüssel zur Verhinderung von Todesfällen. Jede Stunde der Verzögerung wird mit einer 7% Reduktion in der überlebensrate, aber Verzögerungen bei der Erkennung sind Häufig. Mehrere Partituren existieren, um zu helfen, Patienten mit sepsis, einschließlich der National Early Warning Score (NEWS) verwendet, in das Vereinigte Königreich National Health Service Krankenhäuser.

Britische Wissenschaftler entwickelten ein computergestütztes National Early Warning Score (cNEWS) zu bestimmen, ob es eine Steigerung der Genauigkeit der Vorhersage einer sepsis.

„Der wichtigste Vorteil dieser computer-Modelle ist, dass Sie entworfen sind, um Daten einzubinden, die es in der patient-Datensatz, kann leicht automatisiert und stellen keine zusätzliche Belastung für das Krankenhauspersonal, um zusätzliche Informationen zu sammeln“, sagt Professor Mohammed A. Mohammed, University of Bradford, Bradford, United Kingdom.

Das cNEWS-score auslösen können-screening für die sepsis in der Regel innerhalb von 30 Minuten einmal Eintritt routinemäßig erfassten Informationen wurden elektronisch erfasst, die in die Krankengeschichte des Patienten aufnehmen.

„Diese Risiko-scores unterstützen sollte, anstatt sich zu ersetzen, ist die klinische Beurteilung. Wir hoffen, dass Sie schärfen das Bewusstsein der sepsis mit zusätzlichen Informationen auf dieser ernsten Zustand“, sagt Professor Mohammed.

cNEWS kann nun eingeführt werden gezielt in Kliniken mit entsprechenden it-Infrastruktur und ausgewertet.

„Computer-aided National Early Warning Score zur Vorhersage der Gefahr der sepsis folgende medizinische Notfall-Einlieferung ins Krankenhaus: ein Modell der Entwicklung und externe Validierung Studie“ veröffentlicht 8. April 2019.