Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "MEWS" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Sequential organ failure assessment and modified early warning score system versus quick SOFA score to predict the length of hospital stay in sepsis patients – accuracy scoring study.
Autorzy:
Krishna, Gopala
Kumar, Siva
Sankar, Ravi
Raghu, Kondle
Sathynarayana, Vemula
Siripriya, Pasupuleti
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1918242.pdf
Data publikacji:
2021-12-31
Wydawca:
Towarzystwo Pomocy Doraźnej
Tematy:
Sepsis
prognostic accuracy
SOFA score
qSOFA score
MEWS score
Opis:
INTRODUCTION: : Sepsis is a global healthcare challenge, and accurate scores are required to identify and stratify patients' risk. The current study aimed to compare the prognostic accuracy of quick SOFA (qSOFA) with comparison to SOFA and MEWS scores in order to identify the length of hospital stay and outcomes among patients with sepsis who presented to emergency department (EMD). MATERIAL AND METHODS: Between July and November 2018, 77 adult patients with sepsis were treated at EMD. The area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of quick SOFA (qSOFA), SOFA, and MEWS scores was used to compare prognostic accuracy for the outcome of hospital mortality and length of stay. RESULTS: The majority of patients (68%) were over the age of 50. Systemic Hypertension is the most common comorbid condition, accounting for 38.9% (n=30). Pneumonia is the most common diagnosis in 27.3 percent of cases (n=21). Patients required vasoactive support in 45.5 percent (n=35) of cases, and ventilator support in 50.6 percent (n=39) of cases. Mortality was observed in 34.1 percent (n=27) of the cases. Patients on vasopressor and ventilator support have a higher mortality rate [8(19%) vs. 21(50%)]. The mortality rate in patients with a qSOFA score of 3 is 71.4 percent. Patients with a SOFA score of >15 had higher mortality rate. The mortality rate in patients with MEWS score > 5 is 48.9%. A qSOFA score of 3 is associated with an increased risk of death, and the majority died in less than three days. Because of increased mortality, most patients with a SOFA score of 7 have a length of stay of 3 days. Most patients with a Mews score of 5 or higher have a length of stay of 3 days due to mortality. The AUC value for qSOFA is 0.721, the AUC value for SOFA is 0.714, and the AUC value for MEWS is 0.693, indicating that qSOFA is more sensitive in predicting the outcome than SOFA and MEWS. CONCLUSIONS: In all prediction scores, qSOFA outperformed than SOFA and MEWS in terms of hospital mortality and length of hospital stay. qSOFA is a simple, rapid bedside tool that does not require laboratory parameters and can be used to predict the prognosis of patients with sepsis in the EMD.
Źródło:
Critical Care Innovations; 2021, 4, 4; 9-18
2545-2533
Pojawia się w:
Critical Care Innovations
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Simulation of medical data as a way of speeding up development of algorithms for a system for estimation of patients health
Symulacja danych medycznych jako sposób przyspieszenia rozwoju algorytmów systemu oceny stanu pacjenta
Autorzy:
Wenerski, M.
Tylman, W.
Napieralski, A.
Trafidło, T.
Waszyrowski, T.
Tomala, R.
Marciniak, P.
Kotas, R.
Kamiński, M.
Kulesza, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/322516.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
choroby układu krążenia
hospitalizacja
system wspomagania decyzji
sztuczna inteligencja
MEWS
cardiovascular diseases
hospital treatment
decision support system
artificial intelligence
Opis:
W artykule przedstawiono system wspomagania decyzji odnośnie do oceny stanu ogólnego pacjenta, ze szczególnym naciskiem położonym na choroby układu krążenia i układu oddechowego. Działanie tego systemu jest oparte na danych wejściowych ze standardowego monitora funkcji życiowych (w fazie rozwoju algorytmów dane są również symulowane). Sygnały są przetwarzane i analizowane za pomocą algorytmów opartych, przede wszystkim, na sieciach Bayesa. System na wyjściu powinien generować informację na temat wykrytych problemów, przyszłych zagrożeń, przyczyn pogorszenia zdrowia i propozycji dalszego leczenia.
This paper presents decision support system for estimation of patient's general state, with particular stress laid on cardiovascular and pulmonary diseases. It works in conjunction with a standard medical monitor, which provides asset of input signals (for development stage signals are also simulated). The signals are preprocessed and analysed by a set of algorithms, the core of which is based on Bayesian networks. As an output the system should give information about detected problems, eventual future threats, possible causes and suggestions for further treatment.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2014, 74; 631-639
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies