সফটওয়্যার ও পজিশন মনিটরিং সেন্সরের মাধ্যমে সংগৃহীত ডেটার বিশ্লেষণ: নিবিড় পরিচর্যা ইউনিটে একটি গবেষণা

ভূমিকা

প্রেসার আলসার (PU) এমন একটি প্রতিকূল ঘটনা, যা নিবিড় পরিচর্যা ইউনিটে (ICU) ঝুঁকিপূর্ণ রোগীদের ক্ষেত্রে ঘটতে পারে। দীর্ঘ সময় অচল থাকলে হাসপাতালে অবস্থানের সময় ও চিকিৎসার খরচ দুটোই বাড়ে। নিয়মিত পজিশন পরিবর্তন PU প্রতিরোধের মূল ভিত্তি। ইন্টারনেট অব থিংস (IoT) সেন্সর ব্যবহার করলে রোগীর পজিশন রিয়েল টাইমে মনিটর করা যায়, ফলে সেবাদানকারী টিম ব্যক্তিভিত্তিক হস্তক্ষেপ সহজে করতে পারে। এই প্রতিবেদনের মূল লক্ষ্য — একটি ICU-তে রোগীদের নিরবচ্ছিন্ন পর্যবেক্ষণে মনিটরিং সেন্সর ব্যবহার করে সংগৃহীত ডেটার বিশ্লেষণ তুলে ধরা। 

উদ্দেশ্য

মনিটরিং সিস্টেমের তৈরি রিপোর্টগুলো বিশ্লেষণ করা — যেখানে পজিশন পরিবর্তনের ফ্রিকোয়েন্সি, রোগী কোন পজিশনে কতক্ষণ ছিলেন তার বিবরণ থাকে — যাতে প্রেসার আলসার প্রতিরোধে উন্নতির জায়গা চিহ্নিত করা যায়। একটি ICU-তে সংকটাপন্ন রোগীদের ক্ষেত্রে পজিশন মনিটরিং সেন্সরের ব্যবহার মূল্যায়ন করা এবং PU প্রতিরোধে তার প্রভাব বিশ্লেষণ করাই এর উদ্দেশ্য। হাসপাতালের সম্পদ ব্যবস্থাপনা আরও ভালো করার লক্ষ্যে রোগীরা বিভিন্ন পজিশনে কতক্ষণ থাকেন, এই গবেষণায় তাও খতিয়ে দেখা হয়েছে।

পদ্ধতি

31/01/2023 থেকে 17/03/2023 পর্যন্ত মোট 45 দিনে একটি টারশিয়ারি হাসপাতালের ICU-তে ভর্তি 10 জন রোগীর নমুনা নিয়ে একটি ক্রস-সেকশনাল, রেট্রোস্পেকটিভ গবেষণা পরিচালিত হয়। অংশগ্রহণকারীদের পজিশন মনিটরিং সেন্সর দিয়ে অনুসরণ করা হয়, যা পজিশন, নড়াচড়া ও হেলানোর কোণের পরিবর্তন শনাক্ত করে অচলতার সময় ও রিপজিশনিং চিহ্নিত করেছে। আগে থেকে প্রশিক্ষিত স্বাস্থ্যসেবা টিম সেন্সরের তৈরি ডেটা কাজে লাগিয়ে প্রয়োজন অনুযায়ী রোগীদের রিপজিশনিং করেছে। এই বিশ্লেষণ প্রতিষ্ঠানের এথিকস ও রিসার্চ কমিটির অনুমোদন পেয়েছে।

ফলাফল

স্বয়ংক্রিয় রেকর্ড

মনিটরিং সেন্সর ব্যবহারের ফলে রোগীর পজিশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে রেকর্ড করা সম্ভব হয়েছে — সুপাইন, ডান ল্যাটেরাল ও বাম ল্যাটেরাল পজিশনে রোগী কতক্ষণ ও কতবার ছিলেন, সেই ডেটা ধরা পড়েছে। উদাহরণ হিসেবে একজন রোগীর ক্ষেত্রে, 31 জানুয়ারি থেকে 27 ফেব্রুয়ারি 2023 পর্যন্ত মনিটরিংয়ের সময়ে কোনো অ্যালার্ট স্থগিত না রেখে মোট 27 দিন, 7 ঘণ্টা 7 মিনিট রেকর্ড করা হয়েছে। পুরো মনিটরিং সময়জুড়ে সিস্টেমের ইন্টারফেস সচল ছিল, বিরতিহীনভাবে রিয়েল টাইম ডেটা দেখিয়েছে এবং সেবাদানকারী টিমকে রোগীদের অবস্থার একটি পূর্ণাঙ্গ ও নিরবচ্ছিন্ন চিত্র দিয়েছে।

প্রতিটি পজিশনে মোট সময়

নিচের গ্রাফ অনুযায়ী, সুপাইন পজিশনই ছিল সবচেয়ে বেশি — মোট 12 দিন, 10 ঘণ্টা 39 মিনিট। বাম ও ডান ল্যাটেরাল পজিশন ভাগাভাগি হয়েছে যথাক্রমে 7 দিন, 5 ঘণ্টা 54 মিনিট এবং 7 দিন, 8 ঘণ্টা 56 মিনিট — যা প্রেসার আলসার প্রতিরোধে অপরিহার্য পজিশন পরিবর্তনের যথাযথ চর্চার ইঙ্গিত দেয়।

প্রেসক্রিপশন বনাম মনিটরিং

প্রতিটি পজিশনে প্রেসক্রাইব করা সময় এবং সেন্সরে আসলে মনিটর হওয়া সময়ের তুলনামূলক বিশ্লেষণে দেখা গেছে, সুপাইন পজিশনে প্রেসক্রিপশনের চেয়ে বেশি সময় কেটেছে। বাম ও ডান ল্যাটেরাল পজিশনে মনিটর হওয়া সময় প্রেসক্রাইব করা সময়ের কাছাকাছি ছিল, যা কেয়ার প্রোটোকলে ভালো অ্যাডহেরেন্সের প্রমাণ।

টিমের অনুপ্রেরণা, দিকনির্দেশনা ও দায়বদ্ধতা বাড়াতে প্রযুক্তিটির অবদানকে স্বাস্থ্যসেবা টিম ইতিবাচকভাবে মূল্যায়ন করেছে।

উপসংহার

গবেষণাটি দেখায়, রোগীর পজিশন রিয়েল টাইমে বিশ্লেষণে পজিশন মনিটরিং সেন্সরের সম্ভাবনা কতটা — সংকটাপন্ন সেবার পরিবেশে PU প্রতিরোধে এর অবদান উল্লেখযোগ্য। এই সেন্সরগুলো ইন্টারনেটের মাধ্যমে রোগীর পজিশন সম্পর্কে স্বয়ংক্রিয় ডেটা দেয়, ফলে আরও গতিশীল ও ব্যক্তিভিত্তিক পদ্ধতি নেওয়া যায়। এতে সেবার মান বাড়ে এবং তা সুপারিশকৃত চর্চার সঙ্গে মেলে — নিয়মিত ও মনিটর করা রিপজিশনিংয়ের গুরুত্ব সামনে আসে, আর প্রতিরোধ ও রোগীর নিরাপত্তাকেন্দ্রিক একটি সেবা-সংস্কৃতি গড়ে ওঠে। ICU-তে এই প্রযুক্তি চালু করা একটি কার্যকর ও উদ্ভাবনী কৌশল: শব্দ ও দৃশ্যমান অ্যালার্টের মাধ্যমে এটি টিমকে সহায়তা করে, যাতে আগেভাগে ও ব্যক্তিভিত্তিক হস্তক্ষেপ করে PU ঠেকানো যায়। ডেটা বিশ্লেষণ করে পজিশন প্রোটোকল পর্যালোচনা ও উন্নত করা যায় — হাসপাতালের সম্পদের ব্যবহার সর্বোচ্চ করতে, ক্লিনিক্যাল আউটকাম ভালো করতে, প্রক্রিয়ার সম্ভাব্য উন্নতি যাচাই করতে এবং লক্ষ্যভিত্তিক অ্যাকশন প্ল্যানের সুযোগ খুঁজে বের করতে এটি একটি মূল্যবান হাতিয়ার। এ ধরনের প্রযুক্তিগত সমাধান গ্রহণ স্বাস্থ্যসেবার একটি বড় প্রবণতারই প্রতিফলন — জটিল ক্লিনিক্যাল চ্যালেঞ্জ মোকাবিলায় উদ্ভাবনকে যুক্ত করা এবং রোগীকেন্দ্রিক, নিরাপদ, দক্ষ ও মানসম্পন্ন সেবার পরিবেশ গড়ে তোলা।

লেখকবৃন্দ

Bruno Shoiti Ullrich Rondem, Camila Rinco Alves Maia, Elaine Cristina Ferreira Ianni, Jessica Sayuri Kojima ও Sirlene Maria de Melo