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辅助做出决策的计算机系统

在本视频中,Benedikt Huttner 博士 讨论如何将信息保留在计算机系统上以辅助决策。

观看视频,然后阅读下面 Nachtigall 等人所著论文的摘要,并考虑下列问题:

  1. 所述的系统有哪些优势?
  2. 它又有哪些缺点?
  3. 在您所处的环境中采用该系统会有哪些障碍?
  4. 您认为该系统可怎样改进?

完整论文包含本摘要中略去的 CDSS 的屏幕快照。

Long-term effect of computer-assisted decision support for antibiotic treatment in critically ill patients: a prospective ‘before/after’ cohort study(计算机辅助决策支持对危重患者抗生素治疗的长期影响:队列研究“之前/之后”的展望),作者 Nachtigall 等人

….抗生素治疗的 CDSS 设计为一种工具,向临床医生提供关于 ICU 中的感染治疗、抗生素使用和微生物学诊断的基于指导原则的重要信息。CDSS 应可从医院中的每台计算机访问,包括用于记录患者电子文件的所有计算机。CDSS 包含用于外科 ICU 中的患者发生的大部分感染的算法和途径。对于 CDSS 中包含的每种感染,有五个主要步骤。这种算法可引导用户进入第一级界面,重新评估感染体征,以确定感染诊断是否可信。接下来,引导用户进入另一个页面,在此必须识别疑似感染病灶。然后,要求进行鉴别诊断和病灶描述,接下来第四个页面显示特定病灶需要的诊断程序。在第五步的页面中,对经验治疗提出建议(比较图 1A)。此外,CDSS 还包含参考文献的链接以及所涉及感染的重点背景信息,并指明所需的工具,例如用于肾肌酐清除率的计算器。每个研究病房中的局部细菌耐药性也包含在内(比较图 1B–C)。每种算法都由来自微生物学、感染病、外科、药理学的 ICU 专家以及各个算法重点的专业人员构成的多学科团队开发。该团队还包含患者的一线护理人员以及专业经验较少的人员(住院医生和医科学生)。

CDSS 还包括针对病原菌及其病原治疗的部分(比较图 1B)。对于已鉴定了病原体的患者,也可使用 CDSS 引导您选择靶向抗生素治疗。总的来说,最初开发该计划的目的是支持经验性抗生素治疗,但是如果已在微生物学诊断中确认病原体,它也可用于降级策略和靶向抗生素治疗。该计划还将教育方面与来自当前医学文献的工具和证据相结合,以支持给出的建议。该计划完成并发布后,被推广到科室的每个 ICU,让每个成员都有机会接受这些应用的培训。该计划包含用于与负责起草 CDSS 的团队交流的联系链接。此外,还有一位医生提供电话支持。所有疑问都将直接在团队中讨论,如果确实相关,会将其整合到决策途径中。一位全职医生负责更改计划,例如,在研究过程有新药可用或耐药性出现局部更新时…。

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This video is from the free online course:

抗菌药物管理: 管理细菌耐药性

University of Dundee