自然言語処理のレビューで医療関連の暴力を特定できる

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Drugs.com による医学的レビュー。

Elana Gotkine HealthDay レポーターによる

2024 年 7 月 8 日、月曜日 -- 自然言語処理を利用したレビューは、医療関連暴力 (HAV) エピソードの監視に実現可能であると、7 月 8 日にオンライン版 Pediatrics に掲載された研究結果が発表されました。

ボストン小児病院のマーク・ウォルツマン医学博士らは、2019年に2つの病院の入院病棟全体で看護記録を抽出し、過小報告されているHAVエピソードを特定するために看護記録を使用する実現可能性を検討した。自然言語処理支援を使用したナラティブデータ処理のワークフロー手動レビュープロセスは看護師と医師によって実行されました。モデルは小児三次医療センターでトレーニングされ、地域病院からのデータで検証されました。新規症例の報告の完全性を評価するために、これらの方法が 2022 年のリアルタイム データに適用されました。

三次医療センターからの合計 70,981 件のメモがモデル構築に使用され、地域病院からの 19,332 件のメモが外部検証に使用されました。研究者らは、手動レビューと比較して、最終的な地域病院モデルの感度と特異度がそれぞれ 96.8 パーセントと 47.1 パーセントであることを発見しました。 2022 年 7 月から 12 月までに 31 件の HAV エピソードが確認され、そのうち 26 件は病院の内部基準に従って報告可能でした。これら 26 件の症例のうち 7 件は従業員によって自己報告され、すべてが監視プロセスによって特定されました。

「私たちの調査結果は、看護師が安全なケアに関連していると感じる要素を文書化していることを示唆していますが、これらの出来事は依然として残っています。患者の安全に関する事象や医療過誤の過小報告と同様に、既存の安全インフラでは過小報告されている」と著者らは書いている。

要約/全文

社説

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出典: HealthDay

投稿しました : 2024-07-09 01:15

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