Literature DB >> 32416947

[Covid-19 pandemic and digital transformation in critical care units].

F Murillo-Cabezas1, E Vigil-Martín2, N Raimondi3, J Pérez-Fernández4.   

Abstract

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Year:  2020        PMID: 32416947      PMCID: PMC7158767          DOI: 10.1016/j.medin.2020.04.004

Source DB:  PubMed          Journal:  Med Intensiva (Engl Ed)        ISSN: 2173-5727


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Sr. Director: En las últimas décadas el sistema sanitario ha afrontado graves crisis de salud como el síndrome tóxico, la epidemia del virus H1N1, hasta la actual pandemia del COVID-19. Todas estas crisis comparten características comunes como la incertidumbre y sensación de pánico; el número ingente de afectados, leves en su mayoría, que pone a prueba la eficacia y organización del sistema sanitario; y, a destacar, que un alto porcentaje de pacientes precisa hospitalización debido a fallo respiratorio hipoxémico agudo, de los cuales, hasta un 10% pueden requerir ingreso en cuidados intensivos (UCI). Esto implica necesidad de incremento de camas críticas, de recursos electromédicos y de personal cualificado. La compra de respiradores implica esfuerzo económico, pero elementos fundamentales como el aumento de camas críticas o de personal es difícil de improvisar. Por otra parte, estudios como CESAR mostraron menor mortalidad cuando el paciente es tratado en UCI especializada con alto volumen de ingresos. Ante esta situación, la moderna tecnología basada en la trasformación digital podría ser de gran ayuda. ¿Qué beneficios podemos esperar en la UCI de los sistemas de información? El más importante es la mejora en la atención al paciente. Obtener sin necesidad de introducción manual, una ingente cantidad de datos clínicos, radiológicos y de laboratorio, de forma completa, confiable, compartible y a tiempo real, acelera las decisiones terapéuticas con mayor seguridad. Además, permite como evaluar el impacto y seguridad de la terapéutica. Disminuir la carga de trabajo de enfermería y de elementos de contagio. La gráfica electrónica, los diversos “checklist” cumplimentados mediante recogida automática a tiempo real, de evita errores en la transcripción de los datos, y permite a la enfermería dedicar más tiempo a los pacientes. La supresión del papel y otros dispositivos elimina fuentes de contagio. Adquisición de nuevos conocimientos. Una de las características de esta pandemia es el desconocimiento de la historia natural de la enfermedad. Para ello las técnicas de “Big data” son fundamentales, ya que facilitan crear perfiles de pacientes con sus características individuales, inferir la evolución de la enfermedad y predecir la respuesta a diferentes terapéuticas. Sin embargo, no se puede olvidar la premisa que “Big data” implica tener, precisamente gran cantidad de datos fiables y explotables. Ello es imposible sin aplicaciones informáticas específicas para UCI. No parece lógico desaprovechar un conocimiento de gran ayuda para afrontar este momento y situaciones futuras. Tele-UCI. Nació como respuesta a la falta de intensivistas, para apoyar a unidades no atendidas por especialistas o con especialista a tiempo parcial, y no para sustituir la cama física de UCI. Los avances tecnológicos han ampliado actualmente su uso como elemento de equidad, ya que la posibilidad que brinda de intercomunicación remota entre distintas unidades, con diversos grados de conocimientos y experiencias, permite que pacientes muy complejos atendidos en unidades más pequeñas y polivalentes, se beneficien de la experiencia de unidades más especializadas. Asimismo, estos sistemas posibilitan convertir en áreas críticas y semi-críticas otras zonas del hospital, supervisadas por especialistas cualificados, en un modelo de “UCI sin paredes”.

Financiación

No se ha recibido ninguna financiación pública o privada

Conflictos de intereses

Los autores declaramos no tener conflictos de intereses
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Review 1.  Big Data Analysis and Machine Learning in Intensive Care Units.

Authors:  A Núñez Reiz; M A Armengol de la Hoz; M Sánchez García
Journal:  Med Intensiva (Engl Ed)       Date:  2018-12-24

2.  Virtually Perfect? Telemedicine for Covid-19.

Authors:  Judd E Hollander; Brendan G Carr
Journal:  N Engl J Med       Date:  2020-03-11       Impact factor: 91.245

3.  Efficacy and economic assessment of conventional ventilatory support versus extracorporeal membrane oxygenation for severe adult respiratory failure (CESAR): a multicentre randomised controlled trial.

Authors:  Giles J Peek; Miranda Mugford; Ravindranath Tiruvoipati; Andrew Wilson; Elizabeth Allen; Mariamma M Thalanany; Clare L Hibbert; Ann Truesdale; Felicity Clemens; Nicola Cooper; Richard K Firmin; Diana Elbourne
Journal:  Lancet       Date:  2009-09-15       Impact factor: 79.321

4.  Intensive care unit without walls: seeking patient safety by improving the efficiency of the system.

Authors:  F Gordo; A Abella
Journal:  Med Intensiva       Date:  2014-03-21       Impact factor: 2.491

5.  Automated control of mechanical ventilation during general anaesthesia: study protocol of a bicentric observational study (AVAS).

Authors:  Dirk Schädler; Georg Miestinger; Tobias Becher; Inéz Frerichs; Norbert Weiler; Christoph Hörmann
Journal:  BMJ Open       Date:  2017-05-10       Impact factor: 2.692

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1.  An integrated view on society readiness and initial reaction to COVID-19: A study across European countries.

Authors:  Dalibor Petrović; Marijana Petrović; Nataša Bojković; Vladan P Čokić
Journal:  PLoS One       Date:  2020-11-23       Impact factor: 3.240

Review 2.  Digital technologies, healthcare and Covid-19: insights from developing and emerging nations.

Authors:  Mukesh Chandra; Kunal Kumar; Prabhat Thakur; Somnath Chattopadhyaya; Firoz Alam; Satish Kumar
Journal:  Health Technol (Berl)       Date:  2022-03-06

3.  Support to the organization of the Intensive Care Units during the pandemic through maps created from the Clinical Information Systems.

Authors:  Laura Claverías; Josep Gómez; Alejandro Rodríguez; Jordi Albiol; Federico Esteban; María Bodí
Journal:  Med Intensiva (Engl Ed)       Date:  2020-10-02

4.  Gaps identification in Saudi anesthesia residency training during early time of pandemic: Trainee view.

Authors:  Wadeeah Bahaziq; Baraa Tayeb; Usamah Alzoraigi; Abdulaziz Boker
Journal:  Saudi J Anaesth       Date:  2021-04-01
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