Progress of clinical decision support systems in stroke nursing care

Stroke is characterized by high incidence,high recurrence,high disability,and high morbidity and mortality in China,resulting in a heavy social and clinical burden.A clinical decision support system,as an intelli-gent computer system,can assist nurses in decision-mak-ing to collect information quickly,make the most suitable personalized decisions for patients,and improve nurses’decision-making judgment and quality of care.Promoting the development and application of decision support sys-tems in stroke nursing significantly enhances the nursing staff’s work quality and patients’prognosis.Therefore,this paper reviews the research progress of domestic and international clinical decision support systems in stroke nursing care to provide other researchers with specific research directions for developing and applying decision support systems in stroke nursing care.

Bibliometrics analysis of clinical decision support systems research in nursing

Objective:Artificial intelligence(AI)has a big impact on healthcare now and in the future.Nurses play an important role in the medical field and will benefit greatly from this technology.AI-Enabled Clinical Decision Support Systems have received a great deal of attention recently.Bibliometric analysis can offer an objective,systematic,and comprehensive analysis of a specific field with a vast background.However,no bibliometric analysis has investigated AI-enabled clinical decision support systems research in nursing.The purpose of research to determine the characteristics of articles about the global performance and development of AI-enabled clinical decision support systems research in nursing.Methods:In this study,the bibliometric approach was used to estimate the searched data on clinical decision support systems research in nursing from 2009 to 2022,and we also utilized CiteSpace and VOSviewer software to build visualizing maps to assess the contribution of different journals,authors,et al.,as well as to identify research hot spots and promising future trends in this research field.Result:From 2009 to 2022,a total of 2,159 publications were retrieved.The number of publications and citations on AI-enabled clinical decision support systems research in nursing has increased obvious ly in recent years.However,they are understudied in the field of nursing and there is a compelling need to develop more high-quality research.Conclusion:AI-Enabled Nursing Decision Support System use in clinical practice is still in its early stages.These analyses and results hope to provide useful information and references for future research directions for researchers and nursing practitioners who use AI-enabled clinical decision support systems.

Nursing decision support system:application in electronic health records

The clinical decision support system makes electronic health records(EHRs)structured,intelligent,and knowledgeable.The nursing decision support system(NDSS)is based on clinical nursing guidelines and nursing process to provide intelligent suggestions and reminders.The impact on nurses’work is mainly in shortening the recording time,improving the quality of nursing diagnosis,reducing the incidence of nursing risk events,and so on.However,there is no authoritative standard for the NDSS at home and abroad.This review introduces development and challenges of EHRs and recommends the application of the NDSS in EHRs,namely the nursing assessment decision support system,the nursing diagnostic decision support system,and the nursing care planning decision support system(including nursing intervene),hoping to provide a new thought and method to structure impeccable EHRs.

临床决策支持系统在原发性肝癌患者围手术期护理中的应用

目的探讨临床决策支持系统(CDSS)在原发性肝癌患者围手术期护理中的应用价值。方法回顾性分析2022年1月至2023年10月河南省人民医院收治的48例围手术期接受常规护理的原发性肝癌患者资料,纳入对照组;采集同期医院收治的48例围手术期接受基于CDSS的护理管理的原发性肝癌患者资料,纳入观察组。查阅并比较两组护理质量(护理级别符合率、护理诊断正确率、护理处理及时率)、术后1、3、72 d时疼痛程度[采用疼痛数字评分法(NRS)评估]、护理期间并发症发生情况。结果观察组护理级别符合率、护理诊断正确率、护理处理及时率均高于对照组(P<0.05)。两组术后1、3、5 d NRS评分组间、时间、交互效应有统计学意义(P<0.05)。两组术后3、5 d NRS评分均较术后1 d高,术后5 d较术后3 d高(P<0.05)。两组术后1 d NRS评分差异无统计学意义(P>0.05),观察组术后3、5 d时NRS评分均低于对照组(P<0.05)。观察组护理期间并发症总发生率低于对照组(P<0.05)。结论基于CDSS的护理管理可提高原发性肝癌患者围手术期护理质量,减轻患者术后疼痛,降低术后并发症发生风险。

智慧护理决策支持系统在乳腺癌化疗患者中的应用

目的探讨智慧护理决策支持系统在乳腺癌化疗患者中的应用效果。方法将住院化疗的100例乳腺癌患者按时间段分为对照组与观察组各50例;对照组采用医院管理信息系统实施护理,观察组采用医院研发的智慧护理决策支持系统实施智慧化护理。结果观察组护理诊断正确率、护理记录与护士在岗吻合率显著高于对照组,日护理记录耗时显著低于对照组(均P<0.05);病区护士对智慧护理决策支持系统的满意率为86.67%~100%。结论智慧护理决策支持系统的应用可提高护理精准度与工作效率,护士对智慧护理决策支持系统的认可度较高。

儿科患者病情恶化早期预警临床决策支持系统构建及应用评价

目的构建并评价儿科患者病情恶化早期风险评估及预警决策支持系统(intelligent risk assessment and early warning system,IRA-EWS)。方法以临床决策支持系统参考模型(clinical decision support system-reference model,CDSS-RM)为理论框架,以半结构式访谈提炼IRA-EWS功能清单,以专家论证会讨论完成系统设计。采用临床护理信息系统有效性评价量表进行IRA-EWS的应用评价。结果IRA-EWS包括以下功能:颜色预警,以红黄绿代表高中低程度的病情恶化预警级别;评估触发,基于结构化字段自动触发儿童早期预警评分(pediatric early warning score,PEWS)评估;决策支持,基于不同预警级别的护理计划予以决策支持;趋势展示,以可视化图表呈现单次住院周期内PEWS评分趋势;数据共享,医护实时共享中高风险预警。临床护士对IRA-EWS的使用体验平均得分为(97.46±0.90)分,得分最高的维度是“用户满意”,最低的是“系统质量”。结论基于CDSS-RM并评估临床护士需求,IRA-EWS的构建过程是科学的,护士对IRA-EWS有良好体验,后续还需对其是否可以改善患者结局作有效性评价。

基于临床需求的中医护理决策支持系统的构建与应用

目的:构建基于临床需求的中医护理决策支持系统并评价,为中医护士在进行中医护理实践时提供科学客观的决策工具。方法:通过问卷调查收集中医护士护理服务能力提升需求,召开专家论证会讨论确定中医护理决策支持系统功能清单。开发中医护理决策支持系统并投入使用。便利选取2023年10月-12月九江市某三级甲等中医医院的60名护士为研究对象,随机分为对照组(n=30)和观察组(n=30),对照组护士使用传统中医护理模式,观察组护士实施中医护理决策支持系统辅助下的中医护理模式,比较两组护士临床决策能力、决策质量、决策效率并调查观察组护士对系统的使用体验。结果:中医护理决策支持系统包括中医操作禁忌、中医穴位定位、中药服用食忌、中医护理计划、中医健康教育5项功能。观察组护士临床决策能力、决策质量、5项功能决策效率均高于对照组(P<0.05),观察组护士对系统的使用体验整体评分较高。结论:基于临床需求的中医护理决策支持系统构建过程科学,可以应用于临床并辅助中医护士决策,护士对系统有良好体验。

基于医疗大数据挖掘的护理决策支持系统模型设计研究

探讨基于医疗大数据挖掘的护理决策支持系统模型在临床实践中的应用价值,采用多源医疗数据集、数据预处理及集成技术,利用机器学习算法构建决策支持模型。结果显示,该模型在预测护理需求、患者病情变化及应对随机事件方面表现出较高的准确性,能够有效减少护理人员工作负担,提高护理精确度和响应速度。通过深度挖掘患者数据,系统为护理提供个性化建议,促进患者护理结果优化。

面向临床路径应用的护理决策信息系统应用实践

目的:介绍医院临床信息系统建设中护理决策与循证医疗结合方法,以及实现护理临床路径电子化和临床护理决策信息化的应用实践。方法:以循证医疗与优质护理为基础,从患者信息共享与管理,自动护理事件提醒与计划评估,平板计算机、PDA等移动医疗技术在护理提醒、决策分析中的应用3个方面实现护理决策信息化支持功能。结果:实现了决策支持工具与医院临床信息系统的集成和以患者为中心的护理决策支持。结论:以循证医疗为中心的护理决策与临床工作流的集成存在许多困难,其成功取决于医院临床信息系统基础建设。医院需要建立完善的、与医护工作流相一致的循证医疗支持决策分析的临床信息系统框架机制。

基于临床决策支持系统智能护理交班系统的研发与应用

目的开发基于临床决策支持系统多问题多点支持型的智能护理交班系统,以辅助临床护士交接班时高效获取准确的信息,提升交接班质量。方法运用现况调查、文献查询、专家论证等方法构建临床护士交接班知识库与人机交互方案,与工程师共同完成系统的开发,测试、上线,实施后通过问卷调查、现场询问、统计分析等方式评价系统的应用效果。结果临床决策支持系统智能护理交班系统应用后,护士书写交班报告的时间与应用前比较缩短,交班报告的书写合格率提高,差异均有统计学意义(P<0.05或P<0.01);护士对智能交班系统满意度较高,交班体验好。结论智能护理交班系统的应用有利于提高护士交班信息的质量及交班效率.提升交班满意度,值得在临床推广应用。

临床决策支持系统在急诊诊疗护理中的应用

临床决策支持系统的不断开发和发展为计算机辅助参与医护决策提供了帮助,急诊科的快节奏要求计算机系统能够辅助医护人员快速作出正确决策。本文对临床决策支持系统的定义、架构进行介绍,并根据目前急诊诊疗护理工作的需求分析目前临床决策支持系统所应用的功能,以期为急诊科临床决策支持系统的建设提供参考。

护理临床决策支持系统研发与应用

针对护理临床决策支持系统的研发与应用开展品管圈活动,护理人员全程参与系统的设计、测试、上线培训、应用效果评价等。一方面,护理临床决策支持系统实现了10个智能化功能,如智能诊断、智能采集等;另一方面,系统上线后,全年护理不良事件发生率由0.49‰下降至0.19‰,护理病历质控问题发生率由34例/季度降至12例/季度,护理文书结构化率由48%提升至96%,全院护理文书书写总时间由302小时/天下降至139小时/天,护理病历质控时间由15分钟/份缩短为6分钟/份,血糖监测单位时间由670秒/次缩短为282秒/次。系统应用提升了护理质量和工作效率,值得推广。

基于临床决策支持系统的临床护理信息系统

目的研发实施基于CDSS(Clinical Decision Support System,CDSS)的护理信息系统,并评价该系统的临床应用效果。方法根据临床工作需要研发并运行基于CDSS的护理信息化系统,采用便利抽样法在该系统实施前、后各抽取300名患者,100名护理人员,并对应用前后护士自我效能感、护士对工作的满意度、患者满意度、护理不良事件等指标进行调查分析,评价护理信息系统的使用效果。结果实施护理信息系统后护士自我效能感明显提高(P<0.05);患者对护理的满意度、护士对工作的满意度,均显著提高(均P<0.01)。实施前、后相关不良事件比较,差异有统计学意义(均P<0.05)。结论基于CDSS的护理信息系统的使用,能提高护士对工作热情与自我认同感,提高患者满意度,降低安全隐患,促进护理管理的系统化科学化。

支持临床决策的电子护理记录架构设计

由于病人日常护理产生的数据量大,手工纸质护理记录共享利用困难。电子护理记录对临床护理质量提升及减少护士重复性繁琐劳动具有重要作用,且能够支持病人医疗过程的临床决策。介绍了正在开发的临床电子护理记录系统架构设计,该系统支持病人医护过程中实时联机数据采集和护理决策,实现了不同临床信息系统数据源的整合集成,对医院电子病历应用发展有重要作用。

医院临床支持系统中药物输送的质量改进

目的探讨医院临床支持系统中药物输送质量改进模式及效果。方法根据医院药物输送工作特点及工作性质,建立并优化输送人员岗位设置与专业培训;制定严格的药物输送制度,建立规范的输送流程,选择合适的输送工具,细化输送过程中的实施细则。结果改进后输送员在病区的等候时间较改进前平均缩短(10.16±1.78)min,10个病区等候时间显著缩短(均P<0.01);病区护士长对药物输送的差评率由2011年的11.92%降低至2014年的3.53%。结论模式优化,合理设岗,严格规范的管理,辅以恰当的输送工具,有助于提高药物输送的工作质量及服务效率,持续保障临床一线护理工作需求,提升客户满意度及完善临床支持保障系统。

临床决策支持系统在护理评估中的应用

介绍了临床决策支持系统在护理评估中的设计与运用,将具有人机对话功能的临床决策支持系统整合到结构化电子病历中,同时植入护理评估临床应用模块。实施后,患者护理评估准确性、护理措施正确性以及护理评估质量明显提高(P<0.05)。应用临床决策支持系统的护理评估,保证了患者安全,提高了护士工作效率。

智能护理文书系统的构建与应用评价

目的开发基于临床决策支持的智能护理文书系统,提高临床护士工作效率,提升护理服务质量。方法通过建立护理领域类知识库、数据库、模型库和人机交互方案完成系统建设,对护理病历书写质量、系统使用满意度和系统可用性进行应用评价。结果系统使用后,护理病历质控问题检出率由25.5%下降到12.9%,出院患者对护士的满意度由97.3%提高到98.1%,护士对信息系统的满意度由73.0%上升到92.0%,对系统的可用性持肯定态度。结论智能护理文书系统的应用提升了护理质量和护患满意度。

临床护理中的社会支持系统分析

社会支持对患者的身心健康有直接促进作用,构建患者的社会支持系统在临床护理实践中具有深刻的现实意义,从公共政策支持、情感支持、陪伴性支持、医疗技术服务支持、社会疏导和信息支持六个方面探讨社会支持系统的构建思路,以期为当今临床护理实践提供有价值的参考。

护理临床决策支持系统的评价研究

目的系统评价临床决策支持系统对护理实践的影响。方法利用计算机检索中英文数据库关于临床决策支持系统影响护理实践的干预性研究,检索时限为建库至2019年9月。采用澳大利亚JBI循证卫生保健中心质量评价手册(2016)评价文献质量,运用分类归纳法提取和整合结果。结果共纳入33篇文献,归纳出3类共9项结局指标。临床决策支持系统在护理程序、护士实践环境、批判性思维、患者安全、患者生活质量和护理服务资源等方面具有积极影响,对患者健康水平无明显作用,对经济资源和时间资源存在混合影响。结论临床决策支持系统对护理实践和患者结局发挥积极作用,但仍存在不足,需不断完善。

基于临床决策支持系统的新生儿早期诊疗护理预警模型的构建与应用

目的构建新生儿早期诊疗护理预警模型的架构体系,保障新生儿早期诊疗护理质量安全。方法梳理出以护理程序为基础的新生儿早期诊疗护理的工作流程,构建基于临床决策支持系统(CDSS)的新生儿早期诊疗护理预警模型。于2018年6-9月构建知识库,并于2018年10月开始进行临床应用。评价基于CDSS系统的新生儿早期诊疗护理预警模型的应用效果(新生儿风险评估及时率、预防措施落实与风险评估合格率)、护士对系统满意度及早产儿家属满意度。结果护士应用新生儿早期诊疗护理预警的临床决策支持系统后,新生儿风险评估及时率(96.94%)高于系统应用前(85.18%),差异有统计学意义(P<0.001)。预防措施落实与风险评估合格率(98.13%)高于系统应用前(90.35%),差异有统计学意义(P<0.001)。护士对系统的可用性评价为(18.63±1.13)分,数据可靠性为(14.22±1.42)分,系统支持力度为(13.51±2.23)分,使用意向为(8.51±1.52)分,总体满意度为(4.42±0.51)分,净收益为(4.19±0.63)分。早产儿家属满意度处于较高水平。结论基于临床决策系统的新生儿早期诊疗护理预警模型的构建可以为临床护士在照护新生儿时对疾病早期识别和护理干预提供正确高效的决策支持,提升护士对临床常规执行的依从性和评判性思维能力,提高护士护理质量管理能力,提高医护患多角色满意度。