Оповещения и напоминания в реальном времени с использованием информационных систем

1. Джонатан П Уондерер
2. Джесси М Эренфельд
3. конспект
4. Введение в оповещения в реальном времени и напоминания
5. Анестезия Информационные Системы Управления
6. Поддержка клинических решений
7. Различные типы поддержки принятия решений
8. Технические соображения
9. Функции оповещения
10. Доказательство концепций в рецензируемой литературе
11. Лекарственное взаимодействие
12. Захват доходов
13. Снижение цены
14. Послеоперационная тошнота и рвота
15. Использование тревоги после сердечно-легочного шунтирования
16. Обсуждение и будущие направления
17. Заключение
18. Подтверждения
19. Сноски
20. Информация для авторов
21. Рекомендации

Анестезиол клин. Авторская рукопись; доступно в PMC 2012 1 сентября.

Опубликовано в окончательной редакции в виде:

PMCID: PMC3164521

NIHMSID: NIHMS300099

, MD, M. Phil, Резидент, Доктор медицинских наук, профессор, доктор медицинских наук, доцент

Джонатан П Уондерер

Больница Массачусетса, gro.srentrap@rerednawj , Бостон, Массачусетс, Телефон: 617-726-3030

Джесси М Эренфельд

Университет Вандербильта, Массачусетская больница общего профиля (в настоящее время - Университет Вандербильта), [email protected] , Нэшвилл, Теннесси, Телефон: (615) 936-5194, Факс: 615-936-6493

Джонатан П. Уондерер, Массачусетская больница общего профиля, gro.srentrap@rerednawj , Бостон, Массачусетс, Телефон: 617-726-3030; Окончательная редакция этой статьи издателя доступна по адресу Анестезиол Клин Смотрите другие статьи в PMC, которые цитировать опубликованная статья.

конспект

Внедрение информационных систем в больничной среде позволило разработать системы физиологического оповещения в реальном времени и системы напоминаний клиницистов. В среде операционной комнаты эти клинические инструменты могут быть доступны благодаря развертыванию систем управления информацией о анестезии (AIMS). Создание пригодных для использования систем оповещения требует понимания технических соображений, включая задержку системы, интеграцию рабочего процесса и наличие соответствующей технологии оповещения. Рассмотрен ряд успешных реализаций, которые включают снижение затрат, улучшение сбора доходов, своевременное введение антибиотиков и профилактику тошноты и рвоты после операции. Проблемы с широким использованием оповещений и напоминаний в режиме реального времени включают скорость принятия AIMS и трудности в правильном выборе областей и подходов для поддержки информационных систем.

Ключевые слова: анестезиологические системы управления информацией, цели, оповещения в реальном времени, напоминания, поддержка принятия клинических решений

Введение в оповещения в реальном времени и напоминания

Оповещения в реальном времени в здравоохранении

Одним из отличительных признаков современной медицины является наличие больших объемов информации о пациенте, включая как физиологические измерения, так и лабораторные данные. Системы, которые анализируют эти данные и сообщают о непредвиденных или ненормальных состояниях врачу-клиницисту в момент или около того момента, когда эти данные доступны, называются системами оповещения в реальном времени. Системы оповещения в режиме реального времени встречаются во всем здравоохранении и могут быть классифицированы как простые или сложные. Простые предупреждения включают предупреждения о высоких / низких пороговых значениях таких параметров, как артериальное давление и частота сердечных сокращений. Большинство современных мониторов пациентов включают эти сигналы тревоги как звуковые сигналы тревоги, которые срабатывают при обнаружении параметров, выходящих за пределы диапазона. Сложные оповещения позволяют обнаруживать тренды в данных, включать множество параметров и передавать условия оповещения с помощью средств, отличных от звуковой близости. Напоминания, с другой стороны, служат для информирования клиницистов о клинических событиях, которые должны произойти, но не произошли. Этот обзор будет сосредоточен на предупреждениях и напоминаниях в реальном времени как в операционной, так и вне ее (ИЛИ).

Предполагается, что оповещения в режиме реального времени будут наиболее полезны в клинических ситуациях, когда ожидается, что состояние пациента будет меняться с точностью до секунды или с минуты на минуту. За пределами операционной, отделение интенсивной терапии и отделение неотложной помощи являются другими учреждениями неотложной помощи, где физиологические условия меняются в этот короткий срок. Одной из первых описанных систем оповещения в реальном времени была беспроводная система на базе КПК, запускаемая критическими лабораторными данными или данными жизненно важных функций с использованием пороговых значений. Параметры были установлены таким образом, чтобы генерировалось примерно одно предупреждение в день. 1 Интересно, и, возможно, не неожиданно, пользователь КПК почти всегда был первым клиницистом, узнавшим о патологии. Это наблюдение демонстрирует как эффективность, так и стимул для дальнейшего развития этой технологии.

Анестезия Информационные Системы Управления

Информационные системы управления анестезией (AIMS) хранят демографическую информацию пациента и непрерывно записывают физиологические данные в базу данных во время лечения анестезией. Периодические запросы к этим базам данных и / или мониторинг поступающих данных позволяют реализовать оповещения в режиме реального времени как с простыми, так и со сложными условиями оповещения. В дополнение к данным о пациенте, сохраняются данные случая и хирургические события. Проверка созданной AIMS записи об анестезии позволяет принимать меры контроля качества для обеспечения полноты документации для выставления счетов и в клинических целях, а также облегчает уведомление анестезиологов, когда записи являются непоследовательными или неполными.

У AIMS есть преимущества, помимо включения оповещений и напоминаний в режиме реального времени. Например, было продемонстрировано, что автоматизированная запись физиологических данных пациента является более надежной, чем данные, полученные человеком. В критических ситуациях, независимо от опыта и обучения поставщика, составление диаграмм вручную часто бывает неполным. 2 Автоматизированные системы способны вести точные записи во время этих событий и рекомендованы Фондом безопасности пациентов для анестезии. 3

Принятие AIMS еще не стало широко распространенным, несмотря на наличие этого набора неотразимых особенностей. Согласно одному недавнему опросу, только 44% отделений академической анестезии внедрили или намерены внедрить AIMS. 4 Для создания и поддержки AIMS требуется значительное финансирование, которое может стать главным препятствием для усыновления. Отделения анестезии, которые имеют AIMS, обычно получают существенную финансовую поддержку как для внедрения, так и для обслуживания. В то время как AIMS может повысить ценность для организации здравоохранения, для этого требуется значительная настройка. 5 Тем не менее, при хорошей поддержке AIMS может облегчить выставление счетов, проведение исследований и оказание помощи критически важным пациентам.

Поддержка клинических решений

обзор

Информационные системы, предназначенные для улучшения принятия клинических решений, известны как компьютеризированные системы поддержки принятия клинических решений (CDSS). Построение этих систем мотивировано признанием того факта, что люди являются несовершенными исполнителями клинических протоколов и лучших практик с ограниченной способностью запоминать важные списки, такие как взаимодействия лекарств. Общая цель CDSS - улучшить обслуживание пациентов, используя преимущества информационных технологий. Использование CDSS началось с доступности компьютеров в клинической среде, и его эффективность с использованием компьютерных напоминаний впервые была оценена в 1976 году. 6 Неудивительно, что в этом раннем отчете отмечается, что «похоже, что предполагаемые напоминания действительно уменьшают количество ошибок и что многие из этих ошибок, вероятно, связаны с ограничениями человека как процессора данных, а не с исправляемыми человеческими недостатками».

Недавний обзор CDSS обнаружил сотню опубликованных статей, исследующих влияние CDSS на эффективность работы поставщика и результаты лечения пациентов. 7 Было обнаружено, что CDSS поддерживают различные области медицины, включая психиатрию, медицину, хирургию и педиатрию. Поддержка принятия решений обеспечивалась посредством многочисленных механизмов, включая напоминания или презентации протоколов во время ввода заказа, печатные напоминания, которые помещались в диаграммы пациентов, страницы напоминаний и автоматические электронные письма. Производительность и результаты пациентов были улучшены в 76% из 21 исследования, основанного на напоминаниях, хотя следует отметить, что ни одно исследование не показало улучшения в основных результатах пациентов, таких как смертность. Большинство систем были спроектированы и построены авторами исследования (72%), и почти все были ориентированы на пользователей-врачей (92%).

Различные типы поддержки принятия решений

Поддержка принятия решений на основе AIMS в операционной может быть сгруппирована в три отдельные категории: (1) управленческий, (2) процесс оказания медицинской помощи и (3) поддержка принятия решений на основе результатов. Каждая категория поддержки принятия решений имеет различную степень преимуществ, последствий и трудностей с точки зрения реализации.

Поддержка принятия управленческих решений направлена ​​на то, чтобы помочь поставщикам интерпретировать данные в реальном времени, чтобы более эффективно использовать глобальный набор ресурсов, предоставляемых им в любой конкретный момент времени. Это включает усилия по максимизации эффективности и пропускной способности OR, снижению затрат и оптимизации развертывания персонала OR. Примеры включают в себя предсказание того, когда хирургический случай, вероятно, закончится путем использования реальных данных, исторических моделей и байесовского анализа для получения эксплуатационной эффективности, или переназначение приоритетов запроса кровати PACU, когда существует либо фактическая, либо предстоящий список ожидания или задержка PACU для облегчения общей пропускной способности ИЛИ. Оба примера имеют целью облегчить выполнение различных управленческих задач - максимизировать показатели завершения дел и минимизировать нерабочее использование ИЛИ и сверхурочные.

Поддержка принятия решений в процессе оказания медицинской помощи направлена ​​на то, чтобы позволить поставщикам улучшить соблюдение клинических протоколов, руководств и стандартов обслуживания. Проблемы процесса лечения, как правило, более срочные, чем проблемы поддержки принятия управленческих решений, и примеры включают усилия по обеспечению того, чтобы профилактические антибиотики были получены в течение одного часа после хирургического разреза, поддержание нормотемии и мониторинг уровня глюкозы у пациентов с риском развития гипер- или гипогликемия.

Поддержка принятия решений, основанная на результатах, направлена ​​на вознаграждение, стимулирование и содействие оказанию помощи, что приводит к улучшению результатов лечения пациентов в будущем. Поскольку источники данных, позволяющие измерять значимые исходы для пациентов, находятся ниже по течению от периоперационной среды, усилия по внедрению такого рода поддержки принятия решений на сегодняшний день весьма ограничены.

Технические соображения

Одной из основных проблем конечных пользователей CDSS - и одним из важных факторов, определяющих успешность вмешательства CDSS - является эргономичное управление. Успешная интеграция CDSS в клинический рабочий процесс может привести к беспроблемной реализации с высоким влиянием на производительность поставщика и / или результаты пациентов, в то время как плохая интеграция может привести к разочарованию клиницистов и незначительному влиянию. Наиболее успешный CDSS будет сливаться с рабочим процессом, а не прерывать его; они будут «представлять правильную информацию в нужном формате, в нужное время, не требуя особых усилий». 8

Дополнительные стратегии изменения поведения врача включают образование и индивидуальную обратную связь, и эти подходы могут легко использоваться вместе. В качестве примера, группа анестезиологов намеревалась улучшить заполнение документации по обеспечению качества, которая началась с базового уровня завершения 48%. 9 Образование, интеграция рабочего процесса и индивидуальная обратная связь по производительности были включены и привели к постепенному улучшению показателей завершения (55%, 68% и 78% соответственно). Влияние образования и обратной связи со временем уменьшалось, в то время как дальнейшее улучшение рабочего процесса за счет оптимизации пользовательского интерфейса в конечном итоге привело к 94% завершенности. Исследования, основанные только на напоминаниях, также отмечают, что их влияние со временем исчезает. 10

Как отмечалось выше, практика анестезии включает принятие критических по времени решений и, следовательно, оповещения и напоминания работают наиболее эффективно при работе с временным разрешением от секунд до минут, а не от часов до дней. К сожалению, задержка становится заметной и проблематичной при разработке вмешательств в реальном времени. Физиологические мониторы получают данные с переменными или указанными врачом интервалами, которые затем передаются в AIMS с заранее определенным интервалом, которые в перспективе анализируются функциями поддержки принятия решений, которые работают в интервале, специфичном для вмешательства. CDSS, которые зависят от событий, задокументированных пользователем, таких как время начала дела, подвержены дополнительной задержке документации, а также неполноте. Кумулятивный эффект этих интервалов необходимо тщательно учитывать при разработке CDSS. 11 AIMS обычно способны обеспечить детализацию данных за одну минуту. Для надежного и своевременного выявления критических событий, таких как гипотензия и гипоксия, напротив, требуются максимальные интервалы выборки, составляющие 36 секунд и 13 секунд соответственно. 12 До тех пор, пока не будет найдено техническое решение проблемы латентности, оповещения и напоминания в анестезии в режиме реального времени смогут решить лишь часть клинических проблем.

В дополнение к проблеме задержки данных, надежность данных остается проблемой. Источники артефактов в операционной среде имеются в большом количестве, такие как неуместные датчики пульсового оксиметра, плохо измеренные манжеты для измерения артериального давления, неправильно выровненные датчики давления, временные артефакты в сигнале датчика из-за взятия крови или калибровки и т. Д. В идеале ошибочные сигналы должны быть отмечены как например, через AIMS конечным пользователем до того, как CDSS проанализировал эти данные, но на практике усилия, необходимые для маркировки каждой точки данных, затронутой артефактом, в режиме реального времени, нереальны. Как следствие, инициируемые CDSS предупреждения и напоминания должны интерпретироваться врачом в контексте того, что известно о достоверности информации, на которой основано вмешательство.

Функции оповещения

Уже упоминался ряд способов оповещения или напоминания клиницистам, в частности электронная почта, страницы, печатные сообщения, помещенные в диаграммы пациентов, и напоминания на экране. Экранные напоминания могут быть далее классифицированы как прерывания с жесткой остановкой, которые требуют управления перед выполнением дополнительной работы, прерывания с программной остановкой, которые могут быть подтверждены или задержаны, а также немодальные уведомления, которые вообще не блокируют взаимодействие с программным обеспечением. Кроме того, была проведена исследовательская работа по оптимизации звуковых оповещений, хотя огромное количество устройств операционной, использующих эту функцию оповещений, несколько ограничивает энтузиазм по поводу появления большего количества источников шума. 13 Тактильные функции оповещения также были изучены, хотя до сих пор не получили широкого распространения. 14 Последний рубеж в технологии оповещения о анестезии, по-видимому, заключается в использовании дисплеев в режиме «один на один», когда бионические анестезиологи просматривают сообщения, передаваемые непосредственно в их поле зрения. 15

Доказательство концепций в рецензируемой литературе

Напоминания о дозировании лекарств

Внедрение напоминаний о дозировке антибиотиков оказалось популярным в качестве задачи CDSS, так как предоперационное введение антибиотиков имеет прочную клиническую основу, часто анализируется как качественная мера, не требует системы с низкой задержкой и должно происходить в узкой, специфической сроки в анестезии. Улучшение после внедрения антибиотических напоминаний частично зависит от уровня соблюдения требований перед вмешательством и соответствующей интеграции рабочего процесса. Например, простые компьютерные подсказки повышают приверженность с 20% до 58%. 16 Включение напоминаний об антибиотиках в текстовый список задач для анестезии, а также электронные письма с напоминаниями, в которых указывается эффективность работы поставщика по сравнению со сверстниками, улучшило своевременное администрирование с 69% до 92%. 17 Использование визуального напоминания, а не текстового напоминания, также было продемонстрировано для улучшения практики администрирования. 18

Лекарственное взаимодействие

19% медицинских ошибок можно объяснить осложнениями при приеме лекарств, такими как аллергические реакции и лекарственные взаимодействия. 19 В амбулаторных и стационарных условиях были развернуты многочисленные CDSS, направленные на уменьшение количества ошибок при приеме лекарств, и в некоторых случаях это привело к снижению частоты ошибок на 55% по сравнению с принятием до CDSS. Как правило, эти CDSS реализуются в компьютеризированной системе ввода заказов врачей. Такой подход затрудняет перевод этих усилий по обеспечению безопасности в среду операционной, поскольку введение лекарств чаще всего задокументировано ретроспективно, что делает спор по обнаружению взаимодействия между лекарственными средствами в типичном периоперационном рабочем процессе. Тем не менее, было показано, что использование простых считывателей штрих-кода и программного обеспечения, которое может облегчить регистрацию доз лекарств непосредственно перед введением, уменьшает количество ошибок. (Merry, Webster, et al. 2002)

Захват доходов

Одной из ключевых областей для реализации ценностного предложения для AIMS является упрощение выставления счетов за счет автоматического мониторинга полноты документации. Например, обеспечение возмещения затрат на размещение артериальной линии является задачей, хорошо подходящей для CDSS, поскольку легко обнаружить наличие данных о артериальной линии и отсутствие документации и / или соответствия артериальной линии. Напоминания о документации, доставленные по электронной почте и пейджингу для одной группы, привели к увеличению соответствия с 80% до 98%, с предполагаемым увеличением годового дохода на 40 500 долларов США. 20 Точно так же все записи анестезии могут быть проверены на наличие важных элементов. Наша группа использовала пейджинговые напоминания, чтобы снизить частоту неполных графиков с 1,31% до 0,04%, сократить время на исправление записей анестезии и увеличить доход примерно на 400 000 долларов в год. (Spring, Sandberg et al. 2007)

Снижение цены

В дополнение к улучшению сбора доходов, CDSS также может быть использован для снижения затрат. Например, выбор дешевого ингаляционного агента и использование низких потоков свежего газа (FGF) - это два простых метода снижения стоимости анестезирующего средства. Индивидуальное вмешательство с обратной связью, выполненное с использованием данных AIMS, но выполненное по письму председателя департамента, привело к первоначальному снижению FGF на 26%, которое со временем уменьшилось до 19%. 21 Это же исследование парадоксально продемонстрировало необъяснимое и статистически значимое увеличение потребления ингаляционных препаратов с высокой стоимостью, хотя и незначительное (применение изофлурана снизилось с 76% до 73%).

Послеоперационная тошнота и рвота

Решение вопроса о соблюдении руководящих принципов лечения послеоперационной тошноты и рвоты (PONV) является еще одной областью интереса. Благодаря обязательному вводу данных о факторах риска PONV и предоставлению предупреждения на экране, когда профилактика PONV указана, но не указана, одна группа смогла повысить соответствие рекомендациям с 38% до 73%. 22 После того, как ввод данных напоминания и фактора риска был отключен, соблюдение вернулось к исходному уровню до вмешательства с уровнем приверженности 37%.

Использование тревоги после сердечно-легочного шунтирования

Во время искусственного кровообращения отсутствие пульсирующего кровотока может привести к срабатыванию сигналов физиологического монитора, что, в свою очередь, может привести к тому, что практикующие специалисты отключат функцию будильника. После выхода из обходного пути и до вмешательства частота повторной активации тревожной сигнализации в одном учреждении составила 22%. 23 Было разработано оповещение на основе AIMS, способное обнаруживать показатели жизнедеятельности после обхода, и уведомляло поставщика о повторной активации тревог монитора, если они были отключены. Частота повторной активации тревоги возросла до 63% после включения функции и до 83% после однократного учебного занятия по напоминанию. Следует отметить, что это вмешательство требовало записи состояния тревоги монитора в запись AIMS, которая не всегда передается.

Обсуждение и будущие направления

Приведенный выше обзор литературы показывает разнообразный набор успешных вмешательств CDSS на основе AIMS, которые положительно влияют на лечение анестезии в различных областях. Опыт CDSS на основе AIMS отражает опыт использования CDSS вне OR и отличается тремя конкретными темами.

Первая отмеченная тема заключается в том, что долгосрочный успех достигается путем разработки вмешательства, которое легко интегрируется в рабочий процесс и может быть реализовано на постоянной основе без сбоев. В идеале напоминание или предупреждение должны быть настроены на срабатывание в подходящее время или доставляться механизмом, который не прерывает текущий рабочий процесс. Эти механизмы включают, но не ограничиваются этим, пейджинговые и немодальные напоминания.

Вторая тема заключается в том, что наиболее успешные вмешательства задуманы, внедрены и отслеживаются врачами, которые занимаются надлежащим образом выбранными проблемами. В настоящее время из-за ограничений времени ожидания это ограничивает проблемную область теми, которые поддаются напоминаниям, которые могут прибыть в течение нескольких минут после инициирующего события, а не в течение секунд. Другое соображение при выборе области для рассмотрения заключается в том, что больший эффект вмешательства достигается путем решения проблемы, когда исходное поведение далеко от идеального, а не уже близко к нему.

Третья тема заключается в том, что успешные реализации CDSS обычно включают в себя нечто большее, чем простая активация напоминания или предупреждения. Вместо этого добавляются адъюванты, такие как образовательный компонент или обратная связь через другой канал связи. Оба этих типа усилий последовательно демонстрировали улучшение эффекта вмешательства, хотя следует отметить, что некоторые вмешательства работали без использования обратной связи.

Заглядывая вперед, становится ясно, что мы продолжим наблюдать рост вмешательств на основе AIMS, поскольку дополнительные учреждения внедряют технологию AIMS и достигают некоторых улучшений обслуживания, которые может обеспечить добавление предупреждений и напоминаний в реальном времени. Без сомнения, эти проекты будут по-прежнему требовать значительных ресурсов для создания эффективных реализаций, поскольку они требуют полного понимания существующего клинического рабочего процесса и надлежащего планирования вмешательств. Будут изучены дополнительные области, готовые к вмешательству, и вполне вероятно, что мы увидим, по крайней мере, доказательство концептуального решения проблемы задержки. Хотя базы данных AIMS и / или доступное хранилище могут ограничивать разрешение записи монитора интервалами в одну минуту, возможно разработать технологию оповещения, которая постоянно анализирует данные монитора и также интегрируется с AIMS. При таком развитии не будет никаких ограничений по объему клинических проблем, которые может решить AIMS с CDSS.

Заключение

Мы изучили возможность применения систем физиологического оповещения и клинических напоминаний в режиме реального времени в больничной среде, ориентированных на периоперационную помощь. Поскольку AIMS становится все более распространенным, использование этих информационных систем для улучшения ухода за пациентами, снижения затрат и обеспечения точного выставления счетов станет более распространенным. Существующие системы оповещения уже функционируют на различных аренах в периоперационной среде, и эти системы, вероятно, будут продолжать разнообразиться, поскольку информационные системы здравоохранения станут более интегрированными. Успешное развертывание клинических предупреждений и напоминаний требует вдумчивого рассмотрения существующего рабочего процесса и надлежащим образом выбранных вмешательств.

Подтверждения

Финансирование: Финансовая поддержка для этого обзора была предоставлена ​​5T32GM007592 из Национального института здравоохранения, а также из фондов департамента отделения анестезии, неотложной помощи и медицины боли, Массачусетская больница общего профиля.

Сноски

Отказ от ответственности издателя. Это PDF-файл неотредактированной рукописи, которая была принята для публикации. В качестве услуги для наших клиентов мы предоставляем эту раннюю версию рукописи. Рукопись будет подвергаться редактированию, верстке и рецензированию полученного доказательства до его публикации в окончательной цитируемой форме. Обратите внимание, что во время производственного процесса могут быть обнаружены ошибки, которые могут повлиять на содержимое, и все правовые оговорки, относящиеся к журналу, относятся к этому.

Конфликты: Джонатан П. Уондерер не сообщил о конфликте интересов

Конфликты: Уоррен Сэндберг не сообщил о конфликте интересов

Конфликты: Джесси М. Эренфельд не сообщил о конфликте интересов

Информация для авторов

Джонатан П. Уондерер, Массачусетская больница общего профиля, gro.srentrap@rerednawj , Бостон, Массачусетс, Телефон: 617-726-3030.

Уоррен Сандберг, Университет Вандербильта, [email protected] , Нэшвилл, Теннесси, Телефон: 615-936-1595, Факс: 615-343-7246.

Джесси М. Эренфельд, Университет Вандербильта, Общая больница Массачусетса (в настоящее время - Университет Вандербильта), [email protected] , Нэшвилл, Теннесси, Телефон: (615) 936-5194, Факс: 615-936-6493.

Рекомендации

2. Девитт Дж. Х., Рапанос Т., Куррек М., Коэн М. М., Шоу М. Запись анестезии: точность и полнота. Может Дж Анаест. 1999 февраль; 46 (2): 122–128. [ PubMed ] [ Google ученый ] 3. Муравчик С., Колдуэлл Дж., Эпштейн Р.Х. и др. Внедрение информационной системы управления анестезией: практическое руководство. Anesth Analg. 2008 ноябрь; 107 (5): 1598–1608. [ PubMed ] [ Google ученый ] 4. Эггер Халбейс К.Б., Эпштейн Р.Х., Макарио А., Перл Р.Г., Грюнвальд З. Внедрение систем управления информацией о анестезии академическими отделами в Соединенных Штатах. Anesth Analg. Октябрь 2008 г .; 107 (4): 1323–1329. [ PubMed ] [ Google ученый ] 5. Эггер Халбейс К.Б., Эпштейн Р.Х. Ценность предложения систем управления информацией анестезии. Анестезиол клин. Декабрь 2008 г .; 26 (4): 665–679. VI. [ PubMed ] [ Google ученый ] 6. Макдональд CJ. Основанные на протоколе компьютерные напоминания, качество обслуживания и не совершенство человека. N Engl J Med. 1976 г., 9 декабря; 295 (24): 1351–1355. [ PubMed ] [ Google ученый ] 7. Гарг А.Х., Адхикари Н.К., Макдональд Х и др. Влияние компьютеризированных систем поддержки принятия клинических решений на эффективность работы врача и результаты пациентов: систематический обзор. JAMA. 2005 март 9; 293 (10): 1223–1238. [ PubMed ] [ Google ученый ] 8. Джеймс до н. Делать это легко, чтобы сделать это правильно. N Engl J Med. 2001 сентябрь 27; 345 (13): 991–993. [ PubMed ] [ Google ученый ] 9. Вигода М.М., Дженкорелли Ф., Любарский Д.А. Изменение поведения медицинской группы: увеличение скорости документирования событий обеспечения качества с использованием информационной системы анестезии. Anesth Analg. 2006 авг; 103 (2): 390–395. оглавление. [ PubMed ] [ Google ученый ] 10. Demakis JG, Beauchamp C, Cull WL, et al. Улучшение соблюдения жителями стандартов амбулаторной помощи: результаты совместного исследования VA по компьютерным напоминаниям. JAMA. 2000 сентябрь 20; 284 (11): 1411–1416. [ PubMed ] [ Google ученый ] 11. Эпштейн Р.Х., Декстер Ф., Эренфельд Дж.М., Сандберг В.С. Влияние задержек при поступлении событий на системы поддержки принятия решений по управлению информацией о анестезии. Anesth Analg. 2009 март; 108 (3): 941–947. [ PubMed ] [ Google ученый ] 12. Derrick JL, Bassin DJ. Интервалы выборки для записи тяжелых гипотензивных и гипоксических эпизодов у анестезированных пациентов. J Clin Monit Comput. 1998 июл; 14 (5): 347–351. [ PubMed ] [ Google ученый ] 13. Макнер Р.Р., Бохоркез Дж., Оздамар О, Варон А.Дж., Барах П. Новая парадигма для разработки звуковых сигналов, которые передают информацию о срочности. J Clin Monit Comput. Декабрь 2007 г .; 21 (6): 353–363. [ PubMed ] [ Google ученый ] 14. Ng JY, Man JC, Fels S, Dumont G, Ansermino JM. Оценка вибро-тактильного дисплея прототипа для физиологического мониторинга. Anesth Analg. 2005 дек; 101 (6): 1719–1724. [ PubMed ] [ Google ученый ] 15. Лю Д., Дженкинс С.А., Сандерсон П.М. и др. Мониторинг с помощью головных дисплеев: производительность и безопасность в полномасштабном тренажере и тренажере для выполнения неполных заданий. Anesth Analg. 2009 окт; 109 (4): 1135–1146. [ PubMed ] [ Google ученый ] 16. Св. Жак П., Сандерс Н., Патель Н., Тэлбот Т.Р., Дешпанде Дж. К., Хиггинс М. Улучшение своевременного хирургического повторного назначения антибиотикопрофилактики с использованием компьютерных записей записей. Surg Infect (Larchmt) 2005; 6 (2): 215-221. [ PubMed ] [ Google ученый ] 17. О'Рейли М., Талсма А., ВанРайпер С., Хетерпал С., Бурни Р. Информационная система для анестезии, предназначенная для обеспечения обратной связи с врачом, улучшает своевременное назначение профилактических антибиотиков. Anesth Analg. 2006 окт; 103 (4): 908–912. [ PubMed ] [ Google ученый ] 18. Воск Д.Б., Бейлин Ю., Левин М., Чадха Н., Крол М., Рейх Д.Л. Влияние интерактивного визуального напоминания в системе управления информацией о анестезии на своевременность профилактического применения антибиотиков. Anesth Analg. Июнь 2007 г .; 104 (6): 1462–1466. оглавление. [ PubMed ] [ Google ученый ] 19. Бейтс Д.В., Коэн М., Липе Л.Л., Оверхэйдж Дж.М., Шабот М.М., Шеридан Т. Уменьшение частоты ошибок в медицине с использованием информационных технологий. J Am Med Inform Assoc. 2001 июль – август; 8 (4): 299-308. [ PMC бесплатная статья ] [ PubMed ] [ Google ученый ] 20. Хетерпал С., Гупта Р., Блюм Дж. М., Тремпер К. К., О'Рейли М., Казанжян П. Е.. Электронные напоминания улучшают соблюдение процедурной документации и возмещение профессиональных расходов. Anesth Analg. 2007 март; 104 (3): 592–597. [ PubMed ] [ Google ученый ] 21. Body SC, Fanikos J, DePeiro D, Philip JH, Segal BS. Индивидуальная обратная связь по использованию летучего агента снижает скорость потока свежего газа, но не оказывает положительного влияния на выбор агента. Анестезиологии. Апрель 1999 года; 90 (4): 1171–1175. [ PubMed ] [ Google ученый ] 22. Коидж Ф.О., Клок Т., Холлманн М.В., Кал Дж. Поддержка принятия решений повышает соблюдение рекомендаций по назначению послеоперационной тошноты и рвотной профилактики. Anesth Analg. 2008 март; 106 (3): 893–898. оглавление. [ PubMed ] [ Google ученый ] 23. Иден А., Пизов Р., Тодерис Л., Кантор Г., Перель А. Влияние электронного напоминания об использовании сигналов тревоги после отделения от искусственного кровообращения. Anesth Analg. 2009 апр; 108 (4): 1203–1208. [ PubMed ] [ Google ученый ]

Похожие

Комментарии