Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Enfeksiyon kontrol önlemlerine ilişkin klinik karar destek sistemlerinin hazırlanması ve etkililiğin değerlendirilmesi

Yıl 2019, Cilt: 2 Sayı: 2, 54 - 57, 01.04.2019
https://doi.org/10.32322/jhsm.458438

Öz

Amaç:
Hastane
enfeksiyon yayılma hızları, sağlıktaki en önemli kalite göstergelerinden biri
olarak kabul edilmektedir. Enfeksiyon kontrol komitesi tarafından yürütülen
çalışmalarda, laboratuvar, enfeksiyon kontrol ekibi ve hekim arasındaki
iletişim çok önemlidir. Hastane enfeksiyonlarını önleme çalışmalarında, hastane
bilişim ve iletişim teknolojilerinin kullanımı çok yenidir. Biz bu çalışmada; Yozgat
şehir hastanesinde, bilgi yönetim sistemine entegre ettiğimiz, enfeksiyon kontrol
önlemlerini içeren klinik karar destek sistemlerinin (KDS) hazırlanma süreci ve
etkinliğini sunmayı amaçladık.

Gereç
ve Yöntem:
Hastane bilgi yönetim sistemi (HBYS)
yazılımına, belirlediğimiz tetikleyici faktörler kodlanarak, her bir
tetikleyiciye özel uyarılar hazırladık. Daha önceden tarafımızca tanımlanarak,
yazılım sistemine kodladığımız bir tetikleyici faktör devreye girdiğinde, HBYS
sistemi üzerinden hasta ile ilişkili işlem yapan tüm sağlık çalışanlarına
(kendi hekimi, konsültasyonda değerlendiren hekimi, hemşiresi, hastayı gören
diyetisyen ve fizyoterapist gibi yardımcı sağlık personeli) belirlediğimiz uyarılar
görünmektedir.

Bulgular:
Hastanemizde,
enfeksiyon kontrol önlemlerine yönelik hazırladığımız KDS’ler kullanıma
girdikten sonraki dönem ve kullanılmadan önceki dönem karşılaştırıldığında,
herhangi bir kültüründe izolasyon uygulamayı gerektirecek bir mikroorganizma
üreyen hastaya ulaşma süremiz ve izolasyona başlama süremiz belirgin olarak
azalmıştır.







Sonuç:
Hazırladığımız KDS tasarımımızın, dünya çapında, sağlık politikalarının üst
sıralarında yer alan hastane enfeksiyonlarını önleme çabalarına, olumlu bir
katkı sağlayacağı düşüncesindeyiz. Bu alanda, farklı çalışmalar ve
uygulamaların geliştirilmesi, günümüz hastane teknolojilerinin sağladığı imkânlar
sayesinde, her alanda karar destek sistemlerinin, hasta ve çalışan güvenliğini
arttıracak şekilde planlanarak yaygınlaştırılması gerekmektedir.

Kaynakça

  • 1- Yataklı Tedavi Kurumları Enfeksiyon Kontrol Yönetmeliğinde Değişiklik Yapılmasına Dair Yönetmelik. Resmi Gazete: 25 Haziran 2011-27975
  • 2- Bates DW, Cohen M, Leape LL, et al. Reducing the frequency of errors in medicine using information technology. J Am Med Inform Assoc. 2001;8:299–308.
  • 3- Teich JM, Wrinn MM. Clinical decision support systems come of age. MD Comput. 2000;17(1):43–6
  • 4- Ji-In Woo BS , Jung-Gi Yang BS, Young-Ho Lee PhD, Un-Gu Kang, PhD. Healthcare Decision Support System for Administration of Chronic Diseases. Healthc Inform Res. 2014 July;20(3):173-182.
  • 5- Marc-Oliver Wright MT,Ari Robicsek. Clinical decision support systems and infection prevention: To know is not enough. American Journal of Infection Control 43 (2015) 554-8
  • 6- Cresswell K, Majeed A, Bates DW, Sheikh A. Computerised decision support systems for healthcare professionals: an interpretive review. Inform Prim Care 2012;20:115-28.
  • 7- Evans RS, Wallace CJ, Lloyd JF, Taylor CW, Abouzelof RH, Sumner S, et al. Rapid identification of hospitalized patients at high risk for MRSA carriage. J Am Med Inform Assoc 2008;15:506-12

Preparation of clinical decision support systems related to ınfection control measures and evaluation of effectiveness

Yıl 2019, Cilt: 2 Sayı: 2, 54 - 57, 01.04.2019
https://doi.org/10.32322/jhsm.458438

Öz

Aim: Spreading
rate

of hospital infections is one of the most important quality indicators of
health. In studies conducted by the infection control committee, communication
between the laboratory, the infection control team, and the physician is
significant. In studies of preventing hospital infections, the use of hospital
information and communication technologies is recent.  In this study, we aimed to provide the process
and effectiveness of clinical decision support systems (DSS) in infection
control measures integrated into the information management system in Yozgat
City Hospital.

Material
and Method:
In the hospital information management
system (HIMS) software, we prepared special warnings for each trigger by coding
the triggering factors. When a trigger factor that we encode into the software
system is activated, all healthcare workers who are involved with the patient
through the HIMS (patient’s doctor, consultant physician, nurse, and allied
health personnel such as a dietician and physiotherapist) saw the warning
signs.

Results:
When
we compared the period before and after the use of DSSs for infection control
preventions in our hospital, our time to reach the patient whose culture
produces microorganism that requires isolation 
and the time to begin isolation has decreased considerably.

Conclusion:
We
believe that our DSS design will provide a positive contribution to efforts to
prevent hospital infections that are prioritized in health policies around the
world. In this area, decision support systems in order to increase patient and
employee safety should be planned and disseminated through the development of
different studies and applications with the facilities provided by today's
hospital technologies.








Kaynakça

  • 1- Yataklı Tedavi Kurumları Enfeksiyon Kontrol Yönetmeliğinde Değişiklik Yapılmasına Dair Yönetmelik. Resmi Gazete: 25 Haziran 2011-27975
  • 2- Bates DW, Cohen M, Leape LL, et al. Reducing the frequency of errors in medicine using information technology. J Am Med Inform Assoc. 2001;8:299–308.
  • 3- Teich JM, Wrinn MM. Clinical decision support systems come of age. MD Comput. 2000;17(1):43–6
  • 4- Ji-In Woo BS , Jung-Gi Yang BS, Young-Ho Lee PhD, Un-Gu Kang, PhD. Healthcare Decision Support System for Administration of Chronic Diseases. Healthc Inform Res. 2014 July;20(3):173-182.
  • 5- Marc-Oliver Wright MT,Ari Robicsek. Clinical decision support systems and infection prevention: To know is not enough. American Journal of Infection Control 43 (2015) 554-8
  • 6- Cresswell K, Majeed A, Bates DW, Sheikh A. Computerised decision support systems for healthcare professionals: an interpretive review. Inform Prim Care 2012;20:115-28.
  • 7- Evans RS, Wallace CJ, Lloyd JF, Taylor CW, Abouzelof RH, Sumner S, et al. Rapid identification of hospitalized patients at high risk for MRSA carriage. J Am Med Inform Assoc 2008;15:506-12
Toplam 7 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Sağlık Kurumları Yönetimi
Bölüm Orijinal Makale
Yazarlar

Fatih Temoçin 0000-0002-4819-8242

Hatice Köse

Aziz Ahmet Sürel Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 1 Nisan 2019
Yayımlandığı Sayı Yıl 2019 Cilt: 2 Sayı: 2

Kaynak Göster

AMA Temoçin F, Köse H, Sürel AA. Enfeksiyon kontrol önlemlerine ilişkin klinik karar destek sistemlerinin hazırlanması ve etkililiğin değerlendirilmesi. J Health Sci Med /JHSM /jhsm. Nisan 2019;2(2):54-57. doi:10.32322/jhsm.458438

Üniversitelerarası Kurul (ÜAK) Eşdeğerliği:  Ulakbim TR Dizin'de olan dergilerde yayımlanan makale [10 PUAN] ve 1a, b, c hariç  uluslararası indekslerde (1d) olan dergilerde yayımlanan makale [5 PUAN]

Dahil olduğumuz İndeksler (Dizinler) ve Platformlar sayfanın en altındadır.

Not:
Dergimiz WOS indeksli değildir ve bu nedenle Q olarak sınıflandırılmamıştır.

Yüksek Öğretim Kurumu (YÖK) kriterlerine göre yağmacı/şüpheli dergiler hakkındaki kararları ile yazar aydınlatma metni ve dergi ücretlendirme politikasını tarayıcınızdan indirebilirsiniz. https://dergipark.org.tr/tr/journal/2316/file/4905/show 


Dergi Dizin ve Platformları

Dizinler; ULAKBİM TR Dizin, Index Copernicus, ICI World of Journals, DOAJ, Directory of Research Journals Indexing (DRJI), General Impact Factor, ASOS Index, WorldCat (OCLC), MIAR, EuroPub, OpenAIRE, Türkiye Citation Index, Türk Medline Index, InfoBase Index, Scilit, vs.

Platformlar; Google Scholar, CrossRef (DOI), ResearchBib, Open Access, COPE, ICMJE, NCBI, ORCID, Creative Commons vs.