简介:摘要目的评估将用于PICU有临床恶化风险患儿的纸质高风险检查表转化为自动化临床决策支持工具的情况。设计对一项自动化临床决策支持工具,即PICU警告工具的回顾性观察性队列研究。该工具改编自纸质检查表,用于预测PICU患儿24 h内的临床恶化事件。场所两家四级医疗内外科PICU(费城儿童医院和辛辛那提儿童医院医疗中心)。对象研究纳入2014年7月1日至2015年6月30日期间住院的所有患儿,之前未启动任何重点情境警示方案。干预措施本研究通过回顾性查询医院数据库来再现实时PICU警告工具的预测结果,以确定PICU警告工具是否会将所有有指标恶化的患儿标记为高风险。测量和主要研究目的通过PICU警告工具确定PICU住院期间的高风险状态。主要观察筛查阳性的患儿24 h内发生的临床恶化事件。恶化事件的日期和时间被用作索引时间点。研究评估了PICU警示工具的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值。结果共6 233例患儿接受评估,154例患儿经历了233次临床恶化事件。PICU警示工具的阳性预测值为7.1%,每个索引临床恶化事件需要筛查14例患儿。个体标准中最具预测性的是乳酸升高、平均气道压高和严重酸中毒。结论纸质工具转化为临床决策支持工具显示出较差的测试特征。使用自动化工具识别高危患儿的可行性提升必须与其性能相平衡。
简介:摘要:本文以当前项目管理中已经使用到的数据收集及决策工具为基础,详细解析主要的数据收集及决策工具在项目管理的各个子过程的使用。数据收集及决策工具在项目管理中不可或缺,是项目每个过程获得输出无的转化途径。在项目启动、规划、执行、监控、收尾的五个过程中的每个知识领域都会用到不同的决策工具与技术。
简介:4电子政务决策支持系统面临的问题 (1)提供的信息应该具有针对性,利用联机分析处理、数据挖掘、数据仓库等技术从海量数据中分析并提取有用的信息,数据挖掘技术按照一定的规则对数据库和数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析