Hemşirelik Bilişimi ve Karar Verme Sürecinde Klinik Karar Destek Sistemlerinin Önemi

Year 2020, Volume: 3 Issue: 3, 28 - 31, 31.12.2020

İlknur Buçan Kırkbir , Tuğba Kurt

Abstract

Hemşirelik bilişimi, hemşirelik bakım planı uygulamaları, değerlendirilmesi, hasta öyküsü takibi, ilaç temini, ilaç uygulamalarının takibi gibi birçok hemşirelik mesleğine ait verinin saklanması ve yönetilmesi gibi konularda önem taşıyan bir alandır. Hemşireler günlük hizmet süreleri içinde doküman kaydı yapmak zorunda oldukları için hasta bakım hizmetleri açısından büyük zaman kaybı yaşamaktadırlar. Günümüzde özellikle sağlık bilişimi alanında yardımcı karar destek sistemleri, risk hesaplama modelleri ve ya hastalıkların sınıflandırılması gibi birçok alanda bilgisayar destekli modeller kullanılmaktadır. Bu açıdan hemşirelikte klinik karar desteklerini kullanmak, iş yükünü azaltarak sonuçları değerlendirmede kolaylık sağlayabilir, klinik karar verme sürecinde, hastaların tedavi ve bakım aşamalarında yardımcı olabilir. Aynı zamanda bu sistemler aracılığıyla elde edilen veriler kayıt altına alınarak analiz edilebilmektedir. Böylece hemşirelik mesleğine hem katkıda bulunulabilir hem de yapılan uygulamaları gözle görülür hale getirebiliriz.

Keywords

Hemşirelik Bilişimi, Klinik Karar Destek Sistemi, Klinik Bilgi Sistemleri

References

• 1. Saba VK. Nursing informatics: Yesterday, today and tomorrow. International Nursing Review. 2001; 48(3): 177-187.
• 2. Graves JR, Corcoran S. The study of nursing informatics. Image: the journal of nursing scholarship. 1989; 21(4): 227-231.
• 3. American Nurses Association, Society of Otorhinolaryngology, and Head-Neck Nurses (US). Standards and scope of practice of otorhinolaryngology clinical nursing practice. American Nurses Publishing, 1994.
• 4. Özel HÖ, Ürkmez DÖ, Demiray S, Cebeci Z. Hemşirelik bilişimi ve hastane bilgi yönetimi sistemi. Okmeydanı Tıp Dergisi. 2014; 30(3): 158-160.
• 5. Herdman HT, Kamitsuru S. NANDA International Nursing Diagnoses: Definitions & Classification 2018-2020. Thieme. 2017.
• 6. Çakırlar A, Mendi B. Hemşirelerin elektronik sağlık kaydı ve bilişim uygulamaları kapsamındaki bilgi ve tutumlarının değerlendirilmesi. İstanbul Bilim Üniversitesi Florence Nightingale Tıp Dergisi. 2016; 2(1): 32-39.
• 7. Ömürbek N, Altın FG. Sağlık bilişim sistemlerinin uygulanmasına ilişkin bir araştırma: izmir örneği. SDÜ Fen Edebiyat Fakültesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2009; 19(1): 211-32.
• 8. Özata M, Aslan Ş. Klinik karar destek sistemleri ve örnek uygulamalar. Kocatepe Tıp Dergisi. 2004; 5(2): 11-17.
• 9. Mutluay E, Özdemir L. Sağlık Bilişim Sistemleri Kapsamında Hemşirelik Bilişiminin Kullanımı. Florence Nightingale Hemşirelik Dergisi. 2014; 22(3): 180-186.
• 10. Bilgiç, Ş. & Şendir, M. (2014). Hemşirelik bilişimi. Cumhuriyet Hemşirelik Dergisi, 3(1), 24-28.
• 11. Aydın N. Klinik Karar Destek Sistemleri ve Hemşirelikte Kullanımı. Hemşirelikte Eğitim ve Araştırma Dergisi. 2011; 8 (3): 59-63.
• 12. Labbadia LL, D'Innocenzo M, Fogliano RRF, Silva GEF, Queiroz RMRMD, Carmagnani MIS, Salvador ME. Computerized system for managing nursing care indicators at Hospital São Paulo. Revista da Escola de Enfermagem da USP. 2011; 45(4): 1013-1017.
• 13. Bakken S, Currie LM, Lee NJ, Roberts WD, Collins SA, Cimino JJ. Integrating evidence into clinical information systems for nursing decision support. International journal of medical informatics. 2008; 77(6): 413-420.
• 14. Daniel GO, Oyetunde MO. Nursing informatics: A key to improving nursing practice in Nigeria. International Journal of Nursing and Midwifery. 2013; 5(5): 90-98.
• 15. Byrne, MD. Nursing informatics and ASPAN: clinical decision support through the perianesthesia data elements. Journal of PeriAnesthesia Nursing. 2010; 25(2): 108-111.
• 16. Cho I, Kim E, Choi WH, Staggers N. Comparing usability testing outcomes and functions of six electronic nursing record systems. International journal of medical informatics. 2016; 88: 78-85.
• 17. Liao PH, Hsu PT, Chu W, Chu WC. Applying artificial intelligence technology to support decision-making in nursing: A case study in Taiwan. Health informatics journal. 2015; 21(2): 137-148.
• 18. Thompson C. A conceptual treadmill: the need for ‘middle ground’in clinical decision making theory in nursing. Journal of Advanced Nursing. 1999; 30(5): 1222-1229.
• 19. Banning M. A review of clinical decision making: models and current research. Journal of clinical nursing. 2008; 17(2): 187-195.
• 20. Hoffman K, Donoghue J, Duffield C. Decision‐making in clinical nursing: investigating contributing factors. Journal of Advanced Nursing. 2004; 45(1): 53-62.
• 21. Marasinghe KM. Computerised clinical decision support systems to improve medication safety in long-term care homes: a systematic review. BMJ open. 2015; 5(5): 1-8.
• 22. Dunn Lopez K, Gephart SM, Raszewski R, Sousa V, Shehorn LE, Abraham J. Integrative review of clinical decision support for registered nurses in acute care settings. Journal of the American Medical Informatics Association. 2017; 24(2): 441-450.
• 23. Johansson‐Pajala RM, Gustafsson LK, Jorsäter Blomgren K, Fastbom J, Martin L. Nurses' use of computerised decision support systems affects drug monitoring in nursing homes. Journal of nursing management. 2017; 25(1): 56-64.
• 24. Temoçin F, Köse H, Sürel AA. Enfeksiyon kontrol önlemlerine ilişkin klinik karar destek sistemlerinin hazırlanması ve etkililiğin değerlendirilmesi. Journal of Health Sciences and Medicine. 2019; 2(2): 54-57.
• 25. Anderson JA, Willson P. Clinical decision support systems in nursing: synthesis of the science for evidence-based practice. CIN: Computers, Informatics, Nursing. 2008; 26(3): 151-158.