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  • 简介:摘要目的建立并应用智能早期预警评分系统(electronic further modified early warning score system, e-fMEWS),探讨其在非重症单元住院患者病情评估及预警中的作用,以期为临床护理人员提供早期、动态识别患者病情潜在恶化风险的方法。方法回顾性分析2018年1月至12月及2020年1月至12月浙江大学医学院附属第二医院多个非重症单元住院患者262 805例。其中2018年1月至12月住院的患者作为对照组,由责任护士使用传统的单一评估指标启动应急反应系统;2020年1月至12月的患者作为研究组,应用e-fMEWS启动应急反应系统。研究对象的纳入标准:⑴患者住院时间≥24 h;⑵患者年龄≥14周岁。排除标准:⑴患者入院前进行过心肺复苏;⑵患者治疗中途中止治疗或者转院;⑶接受姑息治疗患者;⑷急诊预检分诊I级收治非重症病区的患者。比较两组患者快速反应小组(rapid response team, RRT)启动情况、心搏呼吸骤停小组启动情况,以及启动RRT的患者心搏呼吸骤停发生例数、有创机械通气例数、转入重症监护室例数、住院天数及预后情况。采用统计学软件SPSS 22.0进行数据的处理与分析。结果e-fMEWS评估下,与对照组相比,研究组心搏呼吸骤停小组启动比例下降0.03%;启动RRT的患者平均住院天数缩短,发生院内呼吸心搏骤停例数下降(12.2% vs. 13.2%)及转入重症监护单元例数较少(42.8% vs. 50.6%),治愈/好转率提高(58.4% vs. 56.1%)。结论应用e-fMEWS有助于临床护理人员快速、准确识别患者病情潜在恶化风险,通过早期识别非重症单元的潜在重症患者,早期干预、及时治疗,避免不良事件发生,改善患者预后。

  • 标签: 智能早期预警评分 人工智能 快速反应团队 护理
  • 简介:摘要目的基于Braden评分,联合局部皮肤温度和局部组织氧饱和度作为局部微循环指标,构建创伤重症患者压力性损伤风险预后模型,并开发可视化列线图。方法选取浙江省某三甲医院2020年06月1日至2020年08月31日期间所有进入急诊重症监护室(EICU)的创伤患者,采取Braden量表评估患者压力性损伤发生风险,测量患者骶尾部受压部位皮肤温度与血氧饱和度,作为微循环评价指标。采用多因素Logistic回归构建基于Braden评分联合微循环评价指标的创伤重症患者压力性损伤预后模型及可视化列线图,并与单纯Braden量表构建的预测模型比较。通过计算受试者操作特征曲线下面积判断预测模型区分度。C指数对最佳模型进行内部验证、H-L拟合优度检验、整体鉴别指数观察预测模型效果。结果本研究共纳入152例患者,其中33例发生压力性损伤,占21.71%。Braden量表联合局部皮肤温度与局部组织氧饱和度后曲线下面积为0.866,模型内部验证C指数为0.847。H-L拟合优度检验结果为8.37,P=0.051,即模型具有良好区分度与一致性。模型整体鉴别指数=0.144,P=0.023。结论Braden量表联合局部微循环指标构建创伤重症患者压力性损伤预后模型具有良好区分度与一致性,较单纯Braden量表预测效力提高14.4%,据此构建列线图,能够为临床提供快捷、方便可靠的预测工具。

  • 标签: 创伤 压力性损伤 预测 Braden量表 微循环 ICU 风险 模型