Medicare Oasis-C Fall Risk Assessment

przez ponad dekadę, Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) wymagało Medicare-certified home health agencies do zbierania i przekazywania danych Outcome and Assessment Information Set (Oasis) dla wszystkich dorosłych pacjentów domowych w wieku 18 lat i starszych otrzymujących wykwalifikowane usługi, których opieka jest refundowana przez Medicare i Medicaid, z wyjątkiem pacjentów otrzymujących tylko usługi przed – lub poporodowe (CMS, 2010).,

Oasis kieruje domowe agencje zdrowia do oceny ryzyka upadku u wszystkich pacjentów powyżej 65 roku życia. Ocena wieloczynnikowa obejmuje takie elementy, jak historia upadków, stosowanie wielu leków, upośledzenie umysłowe, częstotliwość toiletingu, ogólna mobilność/zaburzenie przenoszenia i zagrożenia środowiskowe (CMS, 2010).,

podczas oceny ryzyka upadków wieloczynnikowych Agencja:

• może korzystać z jednego znormalizowanego, zatwierdzonego wszechstronnego narzędzia oceny ryzyka upadków wieloczynnikowych
• może zawierać kilka narzędzi, o ile jedno z nich jest znormalizowane i zatwierdzone

celem jest promowanie oceny ryzyka upadków wśród uczniów i w placówkach opieki zdrowotnej.,

ocena ryzyka upadku w domach opieki

około 1800 osób starszych mieszkających w domach opieki umiera każdego roku z powodu urazów związanych z upadkiem, a ci, którzy przeżyli upadki, często doznają złamań szyjki kości udowej i urazów głowy, które skutkują trwałą niepełnosprawnością i obniżoną jakością życia (CDC, 2012b).

w domach opieki pielęgniarki oceniają mieszkańców pod kątem ryzyka upadku przy przyjęciu do placówki i regularnie po przyjęciu. Aby ocenić ryzyko upadku, pielęgniarki mogą wybierać spośród różnych narzędzi oceny ryzyka upadku, które na ogół nie są znormalizowane lub regulowane., Większość narzędzi oceny zawiera system punktacji, który ocenia skumulowany wpływ czynników ryzyka w celu identyfikacji osób najbardziej zagrożonych upadkiem lub utrzymaniem się urazu związanego z upadkiem (Wagner, 2011).

kanadyjskie badanie obejmujące 137 domów opieki w prowincji Ontario zapytało, jakie narzędzia oceny ryzyka upadku są używane i próbowało zidentyfikować podobieństwa między narzędziami oceny (Wagner, 2011). Najczęściej stosowanymi narzędziami oceny ryzyka upadku były Skala Morse ' a i Skala mobilności zorientowana na wydajność., We wszystkich obiektach oceniano wspólne domeny:

• czynniki wewnętrzne
• czynniki związane z leczeniem lub zewnętrzne
• Status mobilności
• Status poznawczy
• Status zmysłowy
• Historia upadków
• zachowania i postawy (Wagner, 2011)

w tym badaniu naukowcy zauważyli potrzebę narzędzia opartego na dowodach do oceny ryzyka upadku podobnego do ryzyka upadku.do skali Bradena przewidującej ryzyko wystąpienia wrzodów., Zwracają uwagę, że źle zaprojektowane narzędzia oceny utrudniają opracowanie programu redukcji ryzyka upadku i nie odpowiadają potrzebom poszczególnych pacjentów (Wagner, 2011).

szczególną barierą dla programów poprawy jakości jest to, że wiele z nich nie w pełni rozwiązać sposób, w jaki obowiązki personelu pokrywają się podczas próby rozwiązania ryzyka upadku wśród swoich pacjentów. Złożone zespoły, takie jak ryzyko upadku, wynikają z wielu czynników ryzyka i wymagają wieloczynnikowych, interdyscyplinarnych interwencji w celu poprawy wyników., Zmniejszenie wielu czynników ryzyka może być trudne, ponieważ wymaga wielu członków personelu, aby mieć silne powiązania, które pozwalają na skuteczny przepływ informacji i rozwiązywanie problemów z różnych perspektyw; w związku z tym potrzebna jest interwencja, aby pomóc personelowi nawiązać relacje robocze i poprawić komunikację w celu wsparcia nowych praktyk wprowadzonych przez programy redukcji upadku (Anderson et al., 2012).,

Klasyfikacja upadków za pomocą telefonu komórkowego

nowatorskim sposobem dokumentowania upadków pacjentów jest korzystanie z telefonów komórkowych; większość smartfonów jest wyposażona w akcelerometry, które mogą być używane do wykrywania upadków pacjentów z wyjątkowo wysoką dokładnością. Upadki są zazwyczaj zdarzeniami o dużym wpływie, dzięki czemu wykrywanie jest prostsze niż identyfikowanie innych codziennych czynności. Automatyczne wykrywanie upadków może umożliwić szybkie reagowanie na potencjalne sytuacje awaryjne; ponadto znajomość przyczyny lub sposobu upadku może być korzystna dla badań profilaktycznych lub bardziej dostosowanej reakcji na wypadek awarii.,

a Rehabilitation Institute of Chicago study starał się wykazać techniki, które nie tylko niezawodnie wykrywają upadek, ale także automatycznie klasyfikują Typ. Piętnaście osób symulowało cztery różne rodzaje upadków-lewe i prawe boczne, przesunięcia do przodu i poślizgnięcia do tyłu – podczas noszenia telefonów komórkowych i akcelerometrów. Dziewięć osób nosiło urządzenia przez dziesięć dni, aby dostarczyć danych do porównania z symulowanymi upadkami. Naukowcy byli w stanie zidentyfikować upadek z dokładnością 98% i klasyfikować rodzaj upadku z dokładnością 99% (Albert, 2012).,

= „59dba822eb” > (a) cztery różne rodzaje symulowanych upadków, ustawione zgodnie z kierunkiem upadku. B) telefon komórkowy G1 z Androidem, który był używany do nagrywania, oraz umieszczenie telefonu z tyłu obiektów. C) osi akcelerometru. Telefon został umieszczony z tyłu testera tak, że trzy osie były skierowane w górę, w lewo i z tyłu testera., Źródło: Albert, 2012 R. Użyte za pozwoleniem.

ta praca pokazuje, w jaki sposób obecne podejścia do uczenia maszynowego mogą uprościć gromadzenie danych, a także poprawić szybką reakcję na potencjalne obrażenia spowodowane upadkami (Albert, 2012).

Wstecz Dalej