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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