Update on early warning scores

García-del-Valle, Santiago; Velasco, Daniel Arnal; Molina-Mendoza, Rodrigo; Gómez-Arnau, J

doi:10.1016/j.bpa.2020.12.013

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“…Escores têm sido usados não só para a predição da deterioração clínica 8,10 em pacientes internados em unidades clínicas, mas também para planejar a sua alta após internação em Unidade de Terapia Intensiva (UTI) 9 ou prever a necessidade de sua readmissão 11 . Treinamento de estudantes de medicina no reconhecimento da deterioração clínica 12 , promoção de resposta objetiva e sistemática 10 , além da sua aplicabilidade universal e o potencial de automatização 10 também têm sido potencialidades associadas aos escores de alerta precoce.…”

Section: ____________________unclassified

“…Limitações também têm sido associadas aos escores de alerta, tais como: uso não informatizado; monitorização não contínua; inacurácia da aferição da frequência respiratória -um dos parâmetros frequentes nos escores; ausência de parâmetro relacionado à avaliação subjetiva do enfermeiro e valor preditivo questionável 10 . Contudo, o fato de não haver estudos robustos que contraindiquem o seu uso ou que provem a ausência de benefícios na prevenção de eventos adversos ou ainda, encoraja a sua aplicação clínica, assim como, a produção científica associada a elas.…”

Section: ____________________unclassified

“…Alterações fisiológicas compatíveis com progressiva deterioração clínica estão frequentemente presentes horas ou mesmo dias antes de um evento crítico grave 8,10 . Dados do European Surgical Outcomes Study (EuSOS) mostraram que 73% dos óbitos ocorreram em enfermarias, não tendo havido transferência anterior para uma unidade de cuidados intensivos.…”

Section: ____________________unclassified

“…Dados do European Surgical Outcomes Study (EuSOS) mostraram que 73% dos óbitos ocorreram em enfermarias, não tendo havido transferência anterior para uma unidade de cuidados intensivos. Os autores pontuam que em enfermarias a supervisão e o monitoramento clínico não são contínuos, mas intermitentes, e dependendo do sistema de saúde, há um número menor de médicos especialistas disponíveis 10 . Isso posto, salienta-se que o atraso no diagnóstico e no tratamento pode resultar em uma internação imprevista na UTI, se não em uma complicação grave resultando em incapacidade permanente ou morte.…”

Section: ____________________unclassified

“…A assistência de enfermagem, ininterrupta na atenção hospitalar e com foco nas necessidades de sua clientela, tende a possibilitar ao enfermeiro a identificação precoce de anormalidades clínicas 10 . Conjecturando-se esta situação ao uso de escalas de alerta precoce, se supõe que uma ferramenta dinâmica, rápida e precisa possa auxiliar o enfermeiro na sustentação de seu pensamento crítico e no desenvolvimento de habilidades para diagnosticar as prioridades em seus pacientes.…”

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Aplicativo móvel Nursing Alert® para apoio ao enfermeiro na identificação da deterioração clínica do paciente

2022

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Objetivo: descrever o desenvolvimento de um aplicativo móvel híbrido multiplataforma para auxiliar o enfermeiro na sistematização de sua assistência diante do risco de deterioração clínica do paciente internado no espaço hospitalar. Método: estudo descritivo para elaboração de aplicativo móvel híbrido multiplataforma baseado no processo de engenharia de software Rational Unified Process, por meio das fases de concepção, elaboração e construção. Resultados: o nome e a logo do aplicativo Nursing Alert ® associa-o à sua função como aplicativo móvel, versão para Android® e iOS® e registrado no Instituto Nacional de Propriedade Industrial. O enfermeiro, usuário-alvo, necessita inserir o seu registro profissional e as informações referentes ao paciente a ser analisado. Não necessita de rede de internet após o seu download. Conclusão: o aplicativo móvel Nursing Alert pode ser uma ferramenta dinâmica e precisa para auxiliar o enfermeiro em seu julgamento clínico e definição de prioridades para seus pacientes.

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Aplicativo móvel Nursing Alert® para apoio ao enfermeiro na identificação da deterioração clínica do paciente

2022

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Remote patient monitoring using artificial intelligence: Current state, applications, and challenges

Shaik

Tao

Higgins

et al. 2023

WIREs Data Min & Knowl

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The adoption of artificial intelligence (AI) in healthcare is growing rapidly.Remote patient monitoring (RPM) is one of the common healthcare applications that assist doctors to monitor patients with chronic or acute illness at remote locations, elderly people in-home care, and even hospitalized patients. The reliability of manual patient monitoring systems depends on staff time management which is dependent on their workload. Conventional patient monitoring involves invasive approaches which require skin contact to monitor health status. This study aims to do a comprehensive review of RPM systems including adopted advanced technologies, AI impact on RPM, challenges and trends in AI-enabled RPM. This review explores the benefits and challenges of patient-centric RPM architectures enabled with Internet of Things wearable devices and sensors using the cloud, fog, edge, and blockchain technologies. The role of AI in RPM ranges from physical activity classification to chronic disease monitoring and vital signs monitoring in emergency settings. This review results show that AI-enabled RPM architectures have transformed healthcare monitoring applications because of their ability to detect early deterioration in patients' health, personalize individual patient health parameter monitoring using federated learning, and learn human behavior patterns using techniques such as reinforcement learning. This review discusses the challenges and trends to adopt AI to RPM systems and implementation issues. The future directions of AI in RPM applications are analyzed based on the challenges and trends.

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Missing data imputation techniques for wireless continuous vital signs monitoring

Rossum

Silva

Wang

et al. 2023

J Clin Monit Comput

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Wireless vital signs sensors are increasingly used for remote patient monitoring, but data analysis is often challenged by missing data periods. This study explored the performance of various imputation techniques for continuous vital signs measurements. Wireless vital signs measurements (heart rate, respiratory rate, blood oxygen saturation, axillary temperature) from surgical ward patients were used for repeated random simulation of missing data periods (gaps) of 5–60 min in two-hour windows. Gaps were imputed using linear interpolation, spline interpolation, last observation- and mean carried forwards technique, and cluster-based prognosis. Imputation performance was evaluated using the mean absolute error (MAE) between original and imputed gap samples. Besides, effects on signal features (window’s slope, mean) and early warning scores (EWS) were explored. Gaps were simulated in 1743 data windows, obtained from 52 patients. Although MAE ranges overlapped, median MAE was structurally lowest for linear interpolation (heart rate: 0.9–2.6 beats/min, respiratory rate: 0.8–1.8 breaths/min, temperature: 0.04–0.17 °C, oxygen saturation: 0.3–0.7% for 5–60 min gaps) but up to twice as high for other techniques. Three techniques resulted in larger ranges of signal feature bias compared to no imputation. Imputation led to EWS misclassification in 1–8% of all simulations. Imputation error ranges vary between imputation techniques and increase with gap length. Imputation may result in larger signal feature bias compared to performing no imputation, and can affect patient risk assessment as illustrated by the EWS. Accordingly, careful implementation and selection of imputation techniques is warranted.

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Update on early warning scores

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Aplicativo móvel Nursing Alert® para apoio ao enfermeiro na identificação da deterioração clínica do paciente

Aplicativo móvel Nursing Alert® para apoio ao enfermeiro na identificação da deterioração clínica do paciente

Remote patient monitoring using artificial intelligence: Current state, applications, and challenges

Missing data imputation techniques for wireless continuous vital signs monitoring

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