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目的:研发重症患者非计划性拔管预警系统,对其非计划性拔管风险进行预警及干预,从而降低意外拔管风险,保障患者安全。方法:以重症患者非计划性拔管风险预警指标体系模型为核心,以预防重症患者非计划性拔管护理干预方案为指导蓝本,以医院重症监护临床信息系统为基础,依托计算机信息技术,对系统的界面布局、分区、模块结构、内容和功能进行整体构架,多角度、多方位研发重症患者非计划性拔管预警系统,并用该系统回顾性分析2016年1—12月18例发生非计划性拔管案例,以验证其预警效果。结果:重症患者非计划性拔管预警系统雏形由登录模块、评估模块、决策模块、预警模块、指导模块及管道固定方案模块6个主题模块集成,系统自动判断重症患者风险等级,从而实行分级预警,筛选高危风险人群,最终提供个性化护理干预方案。经回顾性分析,该预警系统的检测率为88.89

作者:黎张双子;江智霞;皮建华;黄仕明;权明桃

来源:中国实用护理杂志 2020 年 36卷 12期

知识库介绍

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作者:
黎张双子;江智霞;皮建华;黄仕明;权明桃
来源:
中国实用护理杂志 2020 年 36卷 12期
标签:
非计划性拔管 重症患者 重症监护病房 预警 系统 Unplanned extubation Critical patients Intensive care unit Early warning System
目的:研发重症患者非计划性拔管预警系统,对其非计划性拔管风险进行预警及干预,从而降低意外拔管风险,保障患者安全。方法:以重症患者非计划性拔管风险预警指标体系模型为核心,以预防重症患者非计划性拔管护理干预方案为指导蓝本,以医院重症监护临床信息系统为基础,依托计算机信息技术,对系统的界面布局、分区、模块结构、内容和功能进行整体构架,多角度、多方位研发重症患者非计划性拔管预警系统,并用该系统回顾性分析2016年1—12月18例发生非计划性拔管案例,以验证其预警效果。结果:重症患者非计划性拔管预警系统雏形由登录模块、评估模块、决策模块、预警模块、指导模块及管道固定方案模块6个主题模块集成,系统自动判断重症患者风险等级,从而实行分级预警,筛选高危风险人群,最终提供个性化护理干预方案。经回顾性分析,该预警系统的检测率为88.89