海外ジャーナルレビュー : 「看護・母子医学」

看護師スタッフィングとアウトカムの関係をビッグデータ解析
Mining routinely collected acute data to reveal non-linear relationships between nurse staffing levels and outcomes [ 原文(アブストラクト)を読む⇒ ]

カテゴリー:看護・母子医学
ジャーナル名:BMJ Open
年月:December 2016
巻:6
開始ページ:e011177
【背景】
看護業務は定量化が難しく、スタッフ配置モデルを構築することは困難である。英国London South Bank UniversityのLearyらは、NHS対象約1.2億人の患者の約2億の臨床データに基づき、看護師の種類・人数と臨床アウトカムの関係を検討し、看護分野におけるビッグデータ利用の実現可能性を検証した。
【結論】
データマイニングにより、安全性要因・生理学的データ(嘔気の有無など)・看護師スタッフィング要因の間に40種の関連が同定された。これらの多くの関連で、登録看護師(RN)人員数要因と転倒数や嘔気‐嘔吐等症状管理レベルに非線形関係が見られた。この分野でのビッグデータ解析には未だ多くの問題点があるが、実行は可能である。
【評価】
ここでのビッグデータに基づくシナリオの一例では、「転倒事故の発生率が最も高い病棟で6名の医療補助者を6名のRNに置き換えると、月間転倒数が15%減少する可能性がある」という。看護師の最適配置がビッグデータとAIによって決定される時が近づいている。
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大規模臨床試験、新規の薬・機器・手法・因子・メカニズムの発見に関する文献を主に取り上げ、原文の要約と専属医師のコメントを掲載。
(制作協力:Silex 知の文献サービス

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