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L'identification des complications postopératoires avec un outil de recherche de test s'avère efficace

Une étude dans le numéro du 24 août de JAMA a trouvé un avantage significatif en utilisant le traitement du langage naturel pour identifier les complications chirurgicales postopératoires. Le processus de langage naturel peut être utilisé pour trouver des notes cliniques et de progrès des patients par le biais de recherches effectuées dans les dossiers médicaux électroniques et donne de meilleurs résultats que les codes de données administratives couramment utilisés pour identifier les complications chirurgicales postopératoires.
Une série de 20 mesures, appelées indicateurs de sécurité des patients, a été créée par l'Agence pour la recherche et la qualité des soins de santé afin de renforcer la capacité d'identifier les problèmes de sécurité des patients. Les mesures permettent de détecter tout effet indésirable probable survenant lors d'une hospitalisation à l'aide de données administratives. Il est évident que la majorité des méthodes automatisées utilisées pour identifier les concurrences de sécurité des patients reposent actuellement sur des données administratives. En mettant en ?uvre des recherches en texte libre, cela permettrait une surveillance supplémentaire.
Les auteurs ont écrit:

«Le développement d’approches automatisées, telles que le traitement du langage naturel, qui extraient des concepts médicaux spécifiques à partir de documents médicaux textuels ne reposant pas sur des codes de décharge offre une alternative puissante aux données administratives peu fiables ou aux examens manuels coûteux et exigeants en main-d’?uvre. peu d’études ont porté sur les outils de traitement du langage naturel pour la détection des événements indésirables, mais on ne sait pas si une approche de surveillance fondée sur le traitement linguistique des documents en texte libre fonctionnera mieux que les outils actuels basés sur des données administratives. "

Une étude a été réalisée par Harvey J. Murff, M.D., M.P.H. et ses collègues du Veterans Affairs Medical Center et de l'Université Vanderbilt, Nashville, Tennessee, pour calculer l'efficacité de l'identification des complications postopératoires avec une approche basée sur le traitement dans un réseau d'unités de soins de santé avec le même DME.
Au total, 2 974 patients (95% d'hommes, âge médian de 64,5 ans) ont été inclus dans l'étude, les patients ayant tous subi une intervention chirurgicale de 1999 à 2006 dans l'un des 6 centres médicaux de Veterans Health Administration (VHA). Les résultats mesurés lors de l'examen des dossiers médicaux du programme d'amélioration de la qualité chirurgicale de l'AV comprenaient les cas de pneumonie postopératoire, de thrombose veineuse profonde, d'insuffisance rénale aiguë nécessitant une dialyse, une embolie pulmonaire, une septicémie ou une crise cardiaque.
Les chercheurs ont comparé les performances de l’approche du langage naturel avec l’utilisation des informations de codage des décharges (définies par les 20 mesures) pour identifier les complications.
Les échantillons analytiques ont trouvé les taux des résultats postopératoires suivants que les patients ont développés:
  • insuffisance rénale aiguë nécessitant une dialyse était de 2% (39 sur 1 924)
  • la thrombose veineuse profonde était de 1% (29 sur 2 327)
  • la pneumonie était de 16% (222 sur 1 405)
  • l'embolie pulmonaire était de 0,7% (18 sur 2 327)
  • la crise cardiaque était de 2% (35 sur 1 822)
  • la septicémie était de 7% (61 sur 866)
L'approche du langage naturel présente des sensibilités élevées et des spécificités plus faibles.
Les auteurs ont écrit:

"L'augmentation de la sensibilité de l'approche basée sur le traitement du langage naturel par rapport à l'indicateur de sécurité des patients était plus de 2 fois pour l'insuffisance rénale aiguë et la septicémie et plus de 12 fois pour la pneumonie. Les spécificités étaient 4 à 7% plus élevées méthode de l'indicateur de sécurité que l'approche du traitement du langage naturel.
Le traitement du langage naturel a correctement identifié 82% des cas d'insuffisance rénale aiguë, contre 38% pour les indicateurs de sécurité des patients. Des résultats similaires ont été obtenus pour la thromboembolie veineuse (59% contre 46%), la pneumonie (64% contre 5%), la septicémie (89% contre 34%) et l'infarctus du myocarde postopératoire (91% contre 89%). Les indicateurs de traitement du langage naturel et de sécurité des patients étaient très spécifiques pour ces diagnostics. "

Il y a plusieurs avantages à utiliser l'approche du traitement du langage naturel pour identifier les problèmes de qualité de la santé, comme l'ont souligné les auteurs:
«La première est la flexibilité de l’approche pour répondre aux besoins institutionnels individuels. Une fois que les documents ont été traités, différentes approches et stratégies de requête pour identifier un résultat spécifique peuvent être
Deuxièmement, contrairement aux codes administratifs, les stratégies de recherche utilisant des notes d’avancement quotidiennes, des rapports de microbiologie ou des rapports d’imagerie pourraient être surveillées de manière prospective. Ainsi, cette approche pourrait potentiellement identifier des complications lorsqu'un patient est encore à l'hôpital, ce qui pourrait grandement faciliter les processus d'assurance qualité en temps réel ...
Enfin, dans les systèmes dotés de DME hautement intégrés, la surveillance prospective pourrait être étendue au cadre ambulatoire pour les personnes restant dans le système de santé. "

L'avenir des dossiers de santé électroniques est prometteur mais nécessite plus de financement

Un éditorial d'Ashish K. Jha, MD, MPH, de l'École de santé publique de Harvard, à Boston, a expliqué la nécessité d'investir davantage dans la recherche et le développement de processus de langage naturel. tous ses avantages.
Dr. Jha a écrit:
"Murff et ses collègues se sont concentrés sur une application spécifique de l’identification des effets indésirables après la chirurgie. Des dizaines de permutations et de combinaisons de syntaxe ont été testées et personnalisées pour identifier la stratégie optimale pour détecter les complications.Pour tirer parti des avantages du processus de langage naturel, ce type de recherche devra être développé non seulement pour trouver de meilleurs algorithmes, mais aussi pour analyser des DSE autres que la chirurgie et optimiser les recherches automatisées de DSE pour différents types de cliniciens.
Bien que des entreprises du secteur privé tirent parti des avantages du processus du langage naturel pour aider les cliniciens et les organisations à améliorer la prestation des soins, le gouvernement fédéral peut jouer un rôle utile en finançant la recherche fondamentale nécessaire pour lancer ce domaine.

Écrit par Joseph Nordqvist

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