Trick et al. compared five methods

Trick et al. compared five methods for surveillance of BSI,
including the use of computer algorithms.28 All methods’ performances
were assessed against a reference standard, and the
authors found that computer algorithms that used electronic
clinical data outperformed manual review by infection control
professionals. Borlawsky et al. described the amendments they
made to the Trick algorithm described above.29 The original
algorithm was developed specifically using one data set, and
was not seemingly transferable to other hospitals. Borlawsky
et al. therefore combined Trick’s algorithm with clinical and
business knowledge bases to produce a system that could be
used across a range of hospital settings. The authors believed
that interoperability of algorithms should be considered during
development in order to allow general application of methods
to healthcare settings.
Apte et al. compared two computer algorithms developed
for detecting cases of SSI.30 The performance of each algorithm
was assessed against the results gained from traditional surveillance
methods. Both algorithms detected cases not found
by traditional surveillance. Although three cases were missed
by both algorithms, these were due to SSI being diagnosed
outside of the hospital setting and outside of the study period
parameters.
Knowledge-based electronic surveillance
Knowledge-based computer algorithms have been described
in several studies.31e33 Koller et al. used an automated system
that could interpret relevant data to determine the presence
or absence of HCAI.32 This method was compared with the results
of surveillance performed by trained surveillance
personnel, which was considered to be the ‘gold standard’.
They found that the time taken for conventional surveillance
was 82.5 h, compared with 12.5 h for automated surveillance,
and that sensitivity of 100% could be achieved when systematic
errors were rectified.
Shaban-Nejad et al. described the development of a
knowledge-based surveillance system for the detection of
SSI.33 Evaluation of the accuracy of case detection was determined
by comparison with patient chart review. However,
these results are not presented in this paper. The authors
stated that their framework is compatible with criteria specified
by the CDC, and proposed many potential uses for the
system, including HCAI case identification, risk factor analysis
and diagnostic capabilities.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

5 วิธีการเฝ้าระวังของ BSI เปรียบเทียบเทคนิคร้อยเอ็ด al.รวมถึงการใช้คอมพิวเตอร์ algorithms.28 แสดงทุกวิธีถูกประเมินเทียบกับมาตรฐานอ้างอิง และผู้เขียนพบว่าคอมพิวเตอร์อัลกอริทึมที่ใช้อิเล็กทรอนิกส์ข้อมูลทางคลินิกที่ outperformed ทบทวนด้วยตนเอง โดยควบคุมการติดเชื้อผู้เชี่ยวชาญ Borlawsky et al. อธิบายการแก้ไขพวกเขาทำการหลอกลวง อัลกอริทึมอธิบาย above.29 เดิมอัลกอริทึมได้รับการพัฒนาโดยใช้ชุดข้อมูลหนึ่ง และไม่ดูเหมือนว่าจะโอนให้โรงพยาบาลอื่น ๆ Borlawskyet al. รวมเทคนิคของอัลกอริทึมดังนั้นกับทางคลินิก และฐานความรู้ทางธุรกิจเพื่อสร้างระบบที่สามารถทำใช้ในช่วงของการตั้งค่าโรงพยาบาล ผู้เขียนเชื่อว่าว่า ควรคำนึงถึงการทำงานร่วมกันของอัลกอริทึมในระหว่างพัฒนาเพื่อให้แอพลิเคชันทั่วไปของวิธีการค่าแพทย์Apte et al. เปรียบเทียบสองคอมพิวเตอร์อัลกอริทึมพัฒนาสำหรับการตรวจสอบกรณีของ SSI.30 ประสิทธิภาพการทำงานของแต่ละอัลกอริทึมถูกประเมินจากผลลัพธ์ที่ได้จากการเฝ้าระวังแบบดั้งเดิมวิธี อัลกอริทึมทั้งสองตรวจพบกรณีที่ไม่พบโดยการเฝ้าระวังแบบดั้งเดิม แม้ว่าสามกรณีที่พลาดโดยทั้งสองอัลกอริทึม เหล่านี้ได้เนื่องจาก SSI มีการวินิจฉัยภายนอก ของการตั้งโรงพยาบาล และภาย นอกระยะเวลาศึกษาพารามิเตอร์ความรู้การเฝ้าระวังทางอิเล็กทรอนิกส์ความรู้คอมพิวเตอร์อัลกอริทึมได้ถูกอธิบายไว้studies.31e33 หลาย Koller et al. ใช้ระบบอัตโนมัติที่สามารถตีความข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อกำหนดสถานะหรือ HCAI.32 วิธีการนี้ถูกเปรียบเทียบกับผลของการเฝ้าระวังที่ดำเนินการ โดยผ่านการฝึกอบรมการเฝ้าระวังบุคลากร ซึ่งถือเป็น "มาตรฐานทอง"พวกเขาพบว่าเวลาที่ใช้สำหรับรักษาความปลอดภัยทั่วไปมี h 82.5 เทียบกับ h 12.5 สำหรับเฝ้าระวังอัตโนมัติและที่ความไว 100% สามารถทำได้เมื่อระบบข้อผิดพลาดถูกแก้ไขShaban Nejad et al. อธิบายการพัฒนาการความรู้ระบบการตรวจSSI.33 การประเมินความแม่นยำของการตรวจสอบกรณีถูกกำหนดโดยการเปรียบเทียบ กับแผนภูมิผู้ป่วยทบทวน อย่างไรก็ตามไม่มีแสดงผลเหล่านี้ในเอกสารนี้ ผู้เขียนระบุว่า กรอบการทำงานของพวกเขาเข้ากันได้กับเกณฑ์ที่ระบุโดย CDC และใช้ศักยภาพในการนำเสนอระบบ HCAI รหัสบรรจุภัณฑ์ การวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงและความสามารถในการวินิจฉัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เคล็ดลับ et al, เมื่อเทียบห้าวิธีการสำหรับการเฝ้าระวังของ BSI,
รวมถึงการใช้คอมพิวเตอร์ algorithms.28 แสดงวิธีการทั้งหมดส์ได้รับการประเมินเทียบกับมาตรฐานอ้างอิงและผู้เขียนพบว่าอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ที่ใช้อิเล็กทรอนิกส์ข้อมูลทางคลินิกที่ดีกว่าการตรวจสอบด้วยตนเองโดยควบคุมการติดเชื้อมืออาชีพ Borlawsky et al, อธิบายการแก้ไขที่พวกเขาทำกับขั้นตอนวิธีเคล็ดลับที่อธิบาย above.29 เดิมขั้นตอนวิธีการได้รับการพัฒนาโดยเฉพาะการใช้ข้อมูลชุดหนึ่งและไม่ได้ดูเหมือนจะโอนไปยังโรงพยาบาลอื่นๆ Borlawsky et al, ดังนั้นเคล็ดลับขั้นตอนวิธีการทำงานร่วมกันกับทางคลินิกและฐานความรู้ทางธุรกิจในการผลิตระบบที่สามารถนำมาใช้ในช่วงของการตั้งค่าโรงพยาบาล ผู้เขียนเชื่อว่าการทำงานร่วมกันของขั้นตอนวิธีการที่ควรได้รับการพิจารณาในระหว่างการพัฒนาเพื่อให้ใช้งานทั่วไปของวิธีการที่การตั้งค่าการดูแลสุขภาพ. Apte, et al เมื่อเทียบกับสองขั้นตอนวิธีคอมพิวเตอร์ที่พัฒนาสำหรับการตรวจสอบกรณีของการ SSI.30 ประสิทธิภาพการทำงานของแต่ละขั้นตอนวิธีการประเมินผลการต่อต้านที่ได้จากการเฝ้าระวังแบบดั้งเดิมวิธีการ ขั้นตอนวิธีการตรวจพบทั้งสองกรณีไม่พบโดยการเฝ้าระวังแบบดั้งเดิม แม้ว่าสามกรณีถูกพลาดโดยขั้นตอนวิธีการทั้งสองเหล่านี้ได้เนื่องจาก SSI ได้รับการวินิจฉัยด้านนอกของโรงพยาบาลและภายนอกของการศึกษาระยะเวลาพารามิเตอร์. ความรู้ตามวงจรอิเล็กทรอนิกส์อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ที่ใช้ความรู้ได้รับการอธิบายในstudies.31e33 หลาย Koller et al, . ใช้ระบบอัตโนมัติที่สามารถแปลความหมายข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อตรวจสอบการแสดงตนหรือไม่มีHCAI.32 วิธีการนี้จะเป็นเมื่อเทียบกับผลของการเฝ้าระวังที่ดำเนินการโดยการเฝ้าระวังการฝึกอบรมบุคลากรที่ได้รับการพิจารณาให้เป็นมาตรฐานทองคำ. พวกเขาพบว่าเวลาที่ ดำเนินการสำหรับการเฝ้าระวังการชุมนุมเป็น82.5 ชั่วโมงเมื่อเทียบกับ 12.5 ชั่วโมงสำหรับการเฝ้าระวังโดยอัตโนมัติและความไว100% ที่อาจจะเกิดขึ้นได้เมื่อระบบข้อผิดพลาดได้รับการแก้ไข. ซีซาจาด-et al, อธิบายการพัฒนาเป็นระบบการเฝ้าระวังความรู้ตามสำหรับการตรวจสอบของSSI.33 การประเมินผลของความถูกต้องของการตรวจสอบกรณีที่ถูกกำหนดโดยการเปรียบเทียบกับการทบทวนแผนภูมิของผู้ป่วย อย่างไรก็ตามผลการเหล่านี้ไม่ได้นำเสนอในบทความนี้ ผู้เขียนกล่าวว่ากรอบการทำงานของพวกเขาเข้ากันได้กับเกณฑ์ที่กำหนดโดยCDC และนำเสนอการใช้งานที่มีศักยภาพมากสำหรับระบบรวมถึงการระบุกรณีHCAI การวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงและความสามารถในการวินิจฉัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เทคนิค et al . เปรียบเทียบวิธีการสำหรับการเฝ้าระวังของ BSI
รวมทั้งการใช้ algorithms.28 คอมพิวเตอร์วิธีการประเมินการปฏิบัติงานกับมาตรฐานอ้างอิง

เขียน และพบว่าอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ที่ใช้ข้อมูลทางคลินิกในการทบทวนคู่มืออิเล็กทรอนิกส์

โดยผู้เชี่ยวชาญด้านการควบคุมการติดเชื้อ borlawsky et al . อธิบายการแก้ไขพวกเขา
ทำเทคนิคขั้นตอนวิธีที่อธิบาย above.29 ขั้นตอนวิธีต้นฉบับ
การพัฒนาโดยเฉพาะการใช้หนึ่งชุดข้อมูลและ
ไม่ได้ดูเหมือนที่โอนไปยังโรงพยาบาลอื่น borlawsky
et al . ดังนั้น รวมทริควิธีทางคลินิกและ
ความรู้ธุรกิจฐานเพื่อสร้างระบบที่สามารถ
ใช้ข้ามช่วงของการตั้งโรงพยาบาล ผู้เขียนเชื่อว่า
หรืออัลกอริทึมที่ควรพิจารณาในระหว่างการพัฒนาเพื่อให้ใช้งานทั่วไปของวิธีการในการตั้งค่าการดูแลสุขภาพ
.
Apte et al . การเปรียบเทียบอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์พัฒนา
เพื่อตรวจสอบกรณีของ ssi.30 ประสิทธิภาพของแต่ละขั้นตอนวิธี
ประเมินกับผลที่ได้จากวิธีการเฝ้าระวัง
แบบดั้งเดิม ทั้งขั้นตอนวิธีตรวจจับไม่พบกรณี
โดยการเฝ้าระวังแบบดั้งเดิม แม้ว่าสามกรณีพลาด
โดยขั้นตอนวิธีการเหล่านี้ได้เนื่องจากบริษัทมีการวินิจฉัย
นอกโรงพยาบาล การตั้งค่า และนอกระยะเวลา

ค่า ความรู้พื้นฐานความรู้การเฝ้าระวัง
อิเล็กทรอนิกส์คอมพิวเตอร์ตามอัลกอริทึมได้รับการอธิบาย
หลาย studies.31e33 Koller et al . ใช้ระบบอัตโนมัติ
ที่สามารถแปลผลข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อตรวจสอบสถานะ
หรือขาด hcai.32 วิธีนี้เทียบกับผลลัพธ์ของการกระทำโดยบุคลากรเฝ้าระวัง

ฝึกซึ่งถือว่าเป็น ' มาตรฐาน ' ทอง
พวกเขาพบว่าเวลาถ่ายกล้องธรรมดาคือ 82.5 H
เมื่อเทียบกับ 12.5 H สำหรับการเฝ้าระวังอัตโนมัติ
,และความไว 100% อาจจะเกิดขึ้นได้เมื่อมีการแก้ไขข้อผิดพลาดระบบ
.
Shaban NEJAD et al . อธิบายการพัฒนาระบบเฝ้าระวัง
ฐานความรู้เพื่อตรวจหา
ประเมินผล ssi.33 ของความถูกต้องโดยเปรียบเทียบกับกรณีตั้งใจ
รีวิวแผนภูมิผู้ป่วย อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์เหล่านี้ไม่ได้
นำเสนอในบทความนี้ ผู้เขียน
ระบุว่า กรอบของพวกเขาเข้ากันได้กับเกณฑ์ที่กำหนด
โดยกรมควบคุมโรค และเสนอแนวทางการใช้ประโยชน์มากสำหรับ
ระบบ รวมถึงกรณี hcai ระบุปัจจัยเสี่ยงการวิเคราะห์
และความสามารถในการวินิจฉัย