Tim razvija novi model predviđanja populacijskog rizika za verovatnoću prijema na intenzivnu negu i preživljavanje

Tim razvija novi model predviđanja populacijskog rizika za verovatnoću prijema na intenzivnu negu i preživljavanje

Značajna prepreka poboljšanju nege i ishoda za pacijente u jedinici intenzivne nege (ICU) je neočekivana priroda ozbiljnog obolevanja. Koje grupe pacijenata će se verovatno ozbiljno razboleti i da li će preživeti boravak u intenzivnoj nezi?

U prvom koraku u stvaranju infrastrukture za dalje studije za identifikaciju i praćenje grupa pacijenata koji mogu postati kritično bolesni, istraživači uključujući Sikandar Khan, D.O, M.S., Instituta Regenstrief i Medicinskog fakulteta Univerziteta Indijana, razvili su i sproveli početno testiranje Ocena rizika predviđanja.

Njihov rad je objavljen u Health Science Reports.

Koristeći informacije dostupne u elektronskim zdravstvenim kartonima zdravstvenog sistema, ovaj novi alat za zdravlje stanovništva omogućava zdravstvenim sistemima i istraživačima da bolje identifikuju grupe pacijenata koji su u opasnosti da budu primljeni u intenzivnu intenzivnu terapiju u budućnosti i njihove potencijalne ishode. Preživeli na intenzivnoj intenzivnoj nezi su izloženi riziku od oštećenja kognitivnih i fizičkih funkcija stečenih na intenzivnoj nezi i mogu zahtevati opsežnu negu nakon intenzivne nege.

Pošto je rastuća populacija osoba srednjih godina podjednako izložena riziku od loših zdravstvenih ishoda kao i stariji pacijenti, istraživači su razvili sistem bodovanja kako bi identifikovali rizične pacijente mlađe od 50 godina.

„Naš alat za predviđanje rizika je dizajniran da ga koriste zdravstveni sistemi i istraživači kako bi mogli da se angažuju sa odraslima u određenoj populaciji — možda onima sa određenim zdravstvenim problemima ili onima koji žive u određenom geografskom području — koji mogu biti pod većim rizikom od Prijem na intenzivnu intenzivnu terapiju i veći ili manji rizik za preživljavanje na intenzivnoj nezi“, rekao je dr Kan.

„Dobra vest je da ako istraživači budu u stanju da identifikuju populacije koje će verovatno postati budući pacijenti intenzivne nege koristeći ocenu rizika predviđanja, možda će moći da upišu pacijente u ove populacije u studije ranije, a zdravstveni sistemi će možda moći da razviju nove programe i novi modeli nege za rizične populacije za poboljšanje ishoda pojedinačnih pacijenata u i nakon intenzivne nege.

„Trenutno imamo neprecizne alate da identifikujemo koje grupe pacijenata će se ozbiljno razboleti. Ova studija predstavlja prvi korak u stvaranju infrastrukture za dalje istraživanje od strane nas i drugih kako bismo identifikovali i pratili grupe pacijenata koji bi mogli da se razbole i na kraju poboljšali njihovi rezultati“.