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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

作者:黄冰瑛;唐佳迎;宋剑平;张玉萍;赵飞;王莺;洪灵玲;兰美娟

来源:中华急诊医学杂志 2022 年 31卷 9期

知识库介绍

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作者:
黄冰瑛;唐佳迎;宋剑平;张玉萍;赵飞;王莺;洪灵玲;兰美娟
来源:
中华急诊医学杂志 2022 年 31卷 9期
标签:
智能早期预警评分 人工智能 快速反应团队 护理 Intelligent early warning scoring system Artificial intelligent Rapid response team Nursing
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