Mustertext für patientenverfügung

a Der Datenauswahlprozess der Studie und b die hierarchische Struktur der ED-Dispositionsentscheidung. Hinweis: Adm., Eintritt; Dis., discharge Vaghasiya MR, Murphy M, O`Flynn D, Shetty A. Die Notfallabteilung Prediction of Disposition (EPOD) Studie. Australas Emerg Nurs J. 2014;17(4):161–6. doi:10.1016/j.aenj.2014.07.003. Epub 2014 Aug 8. 5. Nishimura RA, Otto CM, Bonow RO, Carabello BA, Erwin JP III, Fleisher LA, et al. 2017 AHA/ACC fokussierte Aktualisierung der 2014 AHA/ACC-Leitlinie für das Management von Patienten mit herzherziger Herzkrankheit: ein Bericht des American College of Cardiology/American Heart Association Task Force über klinische Praxisrichtlinien. J Am Coll Cardiol. (2017) 70:252–89.

doi: 10.1016/j.jacc.2017.03.011 Ergebnisse: Bereich unter der Kurve zur Disposition mit Triage-Notizen als Taschenwert, Absatzvektoren und Themenverteilungen waren 0,737 (95% CI: 0,734 – 0,740), 0,785 (95% CI: 0,782 – 0,788) bzw. 0,687 (95% CI: 0,684 – 0,690). Weitere Studien sind nun gerechtfertigt, um diese Datenmodellierungsstudie zu bewerten und zu sehen, ob sich die Modellleistung in der tatsächlichen klinischen Praxis niederschlägt und die Entscheidungszeiten von ED verkürzt. Diese sind derzeit in New South Wales in Planung und werden den Risikowert auf der Grundlage der in dieser Studie gemeldeten Leistung bewerten. Studien sind auch erforderlich, um die Modellleistung mit der klinischen Vorhersage zu vergleichen. Eine einzige Zentrumsstudie des Westmead Hospital zeigte, dass leitende Ärzte die ED-Entladung mit einem positiven Vorhersagewert von etwa 0,90 vorhersagten, der positive Vorhersagewert für die Stationäre Aufnahme jedoch nur bei etwa 55 % [13]. Eine Studie aus Queensland nutzte Datenanalysen, um die ED-Nachfrage basierend auf Wochentag und früheren Gesamten-ED-Präsentationen vorherzusagen, mit dem Ziel, den Bettenbedarf auf administrativer Ebene vorherzusagen [14]. Im Gegensatz dazu untersuchte diese Studie einzelne Faktoren, die die Disposition mit dem Ziel der Verbesserung des Patientenflusses in ED vorhersagten. Die ED-Leistung wird durch die wachsende Nachfrage, die Überbelegung und eine relativ junge und rotierende Belegschaft, insbesondere nach Stunden [15, 16], eingeschränkt. Diese Bedingungen sind ideal für risikoscorebasierte Entscheidungsinstrumente, die darauf ausgelegt sind, die Variation des menschlichen Faktors bei der klinischen Entscheidungsfindung zu reduzieren und Patienten zuverlässig in verschiedene klinische Bereiche zu strömen. Sprangers MA, Schwartz CE. Integration der Reaktionsverschiebung in die gesundheitsbezogene Lebensqualitätsforschung: ein theoretisches Modell.

Soc Sci Med. 1999;48(11):1507–15. Die Studie bietet auch einen nützlichen Bezugspunkt für fortgeschrittenere Datenanalysemethoden wie neuronale Netzwerke, um zu untersuchen, ob die Modellleistung durch die Einbeziehung von Einrichtungs- und spezifischen Untergruppen von auftretenden Problemen verbessert werden kann. Der Datensatz enthält etwa 400 verschiedene Probleme, und das Hauptproblem bei der Kategorisierung von Problemen, wie wir es getan haben, ist die Überschneidung zwischen verschiedenen auftretenden Problemen. Kurzatmigkeit zum Beispiel kann sowohl eine Herz-Kreislauf-Als auch eine Atemwegsbeschwerde sein. Die Verwendung ausgeklügelterer machine learning-Techniken eröffnet die Möglichkeit einer verfeinerten Vorhersage auf der Grundlage von “Big Data”-Prinzipien der Verwendung spezifischer persönlicher und Präsentationsmerkmale, einschließlich der Verwendung historischer Hintergrundinformationen, früherer Diagnosen und der Darstellung von Problemen im Zusammenhang mit früheren Zulassungen, die nicht wie bisher mit herkömmlichen statistischen Methoden analysiert werden können [17].

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