Dergiler / İnönü üniversitesi Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksek Okulu Dergisi / 2020 / Cilt: 8 - Sayı: 2

KLİNİK KARAR DESTEK SİSTEMLERİNİN HEMŞİRELİKTE KULLANIMI

The Use of Clinical Decision Support Systems in Nursing

Sayfa
483–495
Yayın Tarihi
2022-10-19
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Klinik karar destek sistemlerinin kullanımı hemşirenin karar vermesini kolaylaştırma, tıbbi hataları ve ilaç hata sayısını azaltma, bilgiye erişimi artırma, bakım kalitesinde tutarlığın sağlanması ve özgüveni artırma gibi faydaların yanı sıra hemşirelikte kanıta dayalı uygulamayı teşvik ettiği belirlenmiştir..

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Klinik karar destek sistemleri, klinisyenlere klinik karar almaya yardımcı olmak için hastaya özgü değerlendirmeler veya öneriler sunan bilgisayar ya da kâğıt temelli sistemlerdir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu derlemede; hemşirelik kararlarının kanıta dayalı bilgi ile birleştirilerek uygulamada kullanımını sağlayan klinik karar destek sistemlerinin avantajları, dezavantajları, kullanım alanları ve kullanımını etkileyen faktörlerin incelenmesi amaçlanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Klinik karar destek sistemlerinin kullanımı hemşirenin karar vermesini kolaylaştırma, tıbbi hataları ve ilaç hata sayısını azaltma, bilgiye erişimi artırma, bakım kalitesinde tutarlığın sağlanması ve özgüveni artırma gibi faydaların yanı sıra hemşirelikte kanıta dayalı uygulamayı teşvik ettiği belirlenmiştir..
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Hemşirelik · Hemşirelik Bilişimi · Klinik Karar Destek Sistemleri

Özet

Klinik karar destek sistemleri, klinisyenlere klinik karar almaya yardımcı olmak için hastaya özgü değerlendirmeler veya öneriler sunan bilgisayar ya da kâğıt temelli sistemlerdir. Günümüzde insanlar tarafından başka şekilde elde edilemeyen veya yorumlanamayan verilerden ve gözlemlerden faydalanma kabiliyetine sahip nitelikler eklenerek daha da geliştirilmiştir. Özellikle sağlıkta klinik karar destek sistemlerinin kullanımına ilişkin sınırlı kaynak olsa da örnekler, meydana gelebilecek olumsuz olayları ya da hataları azaltacağı yönündedir. Bu derlemede; hemşirelik kararlarının kanıta dayalı bilgi ile birleştirilerek uygulamada kullanımını sağlayan klinik karar destek sistemlerinin avantajları, dezavantajları, kullanım alanları ve kullanımını etkileyen faktörlerin incelenmesi amaçlanmıştır. Sağlıkta, tanılama, alarm sistemleri, hastalık yönetimi, reçete ve ilaç kontrolü gibi amaçlarla geliştirilmiş bilgisayarlı hatırlatıcılar, dokümantasyon şablonları ve klinik iş akışı araçları mevcuttur. Karar destek sistemleri hemşireler tarafından bilgilerin kaydedilmesi, hastalık seyrinin izlenmesi, bakım ile ilgili hatırlatmalarda ve daha önce alınmış olan kararların teyit edilmesi gibi çeşitli şekillerde kullanılmıştır. Yapılan araştırmalar, hemşirelerin bilgi ve deneyimi, teknoloji sisteminin özellikleri ve örgütsel faktörler gibi çeşitli faktörlerin klinik karar destek sisteminin kullanılma şeklini etkileyebileceğini göstermiştir. Klinik karar destek sistemlerinin kullanımı hemşirenin karar vermesini kolaylaştırma, tıbbi hataları ve ilaç hata sayısını azaltma, bilgiye erişimi artırma, bakım kalitesinde tutarlığın sağlanması ve özgüveni artırma gibi faydaların yanı sıra hemşirelikte kanıta dayalı uygulamayı teşvik ettiği belirlenmiştir..

Abstract

Clinical Decision Support Systems are computer or paper based systems that provide patient-specific assessments or recommendations to help clinicians make clinical decisions. These systems, have been further developed today by adding attributes that are capable of taking advantage of data and observations that could not otherwise be obtained or interpreted by humans. In particular, although there are limited resources for the use of Clinical Decision Support Systems in healthcare, examples suggest that it will reduce negative events or errors that may occur. In this review, it is aimed to examine the Clinical Decision Support Systems’ -which enable nursing decisions to be combined with evidence-based knowledge and used in practice-; advantages, disadvantages, usage and the factors affecting the usage. In healthcare; computerized reminders, documentation templates, and clinical work-flow tools which have been developed for diagnostics, alarm systems, disease management, prescription and drug control purposes, are available. Decision support systems have been used by nurses in a variety of ways, such as recording information, monitoring the course of illness, reminders about care and confirming previously-made decisions. Researches have shown that various factors such as nurses' knowledge and experience, characteristics of the technology system and organizational factors can influence the Clinical Decision Support System’s usage way. The use of clinical decision support systems promotes evidence-based practice in nursing as well as benefits in; facilitating the decision-making of the nurse, reducing medical errors and the number of drug errors, increasing access to information, maintaining consistency in quality of care and increasing self-confidence.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

YILDIRIM, D., YILDIZ, C. Ç., BAŞIBÜYÜK, M. (2022). KLİNİK KARAR DESTEK SİSTEMLERİNİN HEMŞİRELİKTE KULLANIMI. İnönü üniversitesi Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksek Okulu Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 2, 483–495. https://ajindex.com/articles/548333

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Agharezaei, Z., Bahaadinbeigy, K., Tofighi, S., Agharezaei, L., ve Nemati A. (2014). Attitude of Iranian physicians and nurses toward a clinical decision support system for pulmonary embolism and deep vein thrombosis.Computer Methods and Programs in Biomedicine, 115(2), 95-101.
  2. Bates, D.W., ve Hug, B.L. (2014). Clinical decision support systems. Swiss Medical Weekly, 144:1407,:1-7.
  3. Bolat, O., Gulenc, N., Ozkan, E., Aydin, N., ve Kose, I. (2020). The Effects of a Nursing Care Plan Incorporated with a Decision Support System on Ventilator Associated Pneumonia: A Case Study. In Proceedings of the 13th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies. BIOSTEC. 5, 693-698
  4. Castıllo, R.S., ve Kelemen, A. (2013). Considerations for a Successful Clinical Decision Support System. CIN: Computers, Informatics, Nursing, 31(7), 319–326.
  5. Crabb, D.B., Hurwitz, J.E., Reed, A.C., Smith, Z.J., Martin. E.T., Tyndall, J.A., Taasan, M.V., Plourde, M.A., Beattie, L.K.(2020). Innovation in resuscitation: A novel clinical decision display system for advanced cardiac life support. Am J Emerg Med, S0735-6757, (20)30149. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajem.2020.03.007
  6. Delbanco, T., Walker, J., Bell, S.K., Darer, J.D., Elmore, J.G., Farag, N., Feldman, H.J., Mejilla, R., Ngo, L., Ralston, J.D., Ross, S.E., Trivedi, N., Vodicka, E., Leveille, S.G. (2012). Inviting patients to read their doctors’ notes: A Quasi-experimental study and a look ahead. Ann Intern Med, 157(7), 461–470.
  7. Fossum, M., Alexander, G.L., Ehnfors, M., ve Ehrenberg, A. (2011). Effects of a computerized decision support system on pressure ulcers and malnutrition in nursing homes for the elderly. International Journal of Medical Informatics, 80, 607–617.
  8. Gebru, A.A., Yimam, Y., Nigussie, A.W., Kahsay, W.E., Gelaye, N.D., ve Mengistie, Z. (2015). Clinical decision support system in nursing: A review of literature. Indian Journal of Basic and Applied Medical Research, 4(2), 437-452.
  9. Gonçalves, L.S., Amaro, M.L.M., Romero, A.L.M., Schamne, F.K., Fressatto, J.L., ve Bezerra, C.W. (2020). Implementation of an Artificial Intelligence Algorithm for sepsis detection. Rev Bras Enferm, 73(3). https://doi.org/10.1590/0034-7167-2018-0421
  10. Handler, S.M., Hudak, S.S., ve Ouslander, J.G. (2011). Incorporating INTERACT II Clinical Decision Support Tools into Nursing Home Health Information Technology. Ann Longterm Care, 19(11), 23-26. HeathİT.gov. What is computerized provider order entry?. 18.04.2020