Hasta pozisyonu izleme yazılımı ve sensörleri aracılığıyla toplanan verilerin analizi: Yoğun Bakım Ünitesinde Bir Araştırma

Giriş

Bası yaraları (BY), yoğun bakım ünitelerinde (YBÜ) risk altındaki hastalarda ortaya çıkabilen istenmeyen olaylardır. Uzun süreli hareketsizlik yatış sürelerini ve tedavi maliyetlerini artırır. Düzenli hasta pozisyonu değişimi, BY'lerin önlenmesinde temel öneme sahiptir. Nesnelerin İnterneti (IoT) sensörlerinin kullanımı, hastanın pozisyonunun gerçek zamanlı izlenmesine olanak tanıyarak bakım ekibinin kişiselleştirilmiş müdahaleler yapmasını kolaylaştırır. Bu deneyim aktarımı, bir yoğun bakım ünitesinde hastaların sürekli takibinde kullanılan izleme sensörleri aracılığıyla toplanan verilerin analizini sunmaya odaklanmaktadır. 

Amaçlar

İzleme sisteminin ürettiği ve pozisyon değiştirme sıklığını, hastanın ne kadar süre ve hangi pozisyonda kaldığını ayrıntılandıran raporları analiz ederek bası yarası önlemede iyileştirmeye açık alanları belirlemek. Bir yoğun bakım ünitesindeki kritik hastalarda pozisyon izleme sensörlerinin kullanımını değerlendirmek ve bunların BY'lerin önlenmesine etkisini incelemek amaçlanmaktadır. Bu çalışma ayrıca hastane kaynaklarının yönetimini optimize etmek amacıyla hastaların farklı pozisyonlarda kalma sürelerini araştırmaktadır.

Yöntem

Üçüncü basamak bir hastanenin yoğun bakım ünitesine 31.01.2023 ile 17.03.2023 tarihleri arasında, toplam 45 gün boyunca yatırılan 10 hastadan oluşan bir örneklemde kesitsel ve retrospektif bir çalışma gerçekleştirildi. Katılımcılar; pozisyon, hareket ve eğim açılarındaki değişimleri saptayan, hareketsizlik dönemlerini ve pozisyon değiştirme olaylarını belirleyen hasta pozisyonu izleme sensörleriyle takip edildi. Önceden eğitim almış sağlık ekibi, sensörlerin ürettiği verileri gerektiğinde hastaların pozisyon değiştirme işlemine yönelik müdahalelerde kullandı. Bu analiz, kurumun etik ve araştırma kurulu tarafından onaylandı.

Sonuçlar

Otomatik kayıt

İzleme sensörlerinin kullanımı, hastaların pozisyonunun otomatik olarak kaydedilmesini sağladı; hastaların sırtüstü, sağ lateral ve sol lateral pozisyonlarda ne kadar süre ve hangi sıklıkla kaldığına dair veriler toplandı. İzleme döneminde, örnek olarak bir hastada 31 Ocak–27 Şubat 2023 arasında, askıya alınmış uyarı olmaksızın toplam 27 gün 7 saat 7 dakikalık izleme kaydedildi. Sistem arayüzü izleme süresinin tamamı boyunca çalıştı, verileri kesintisiz biçimde gerçek zamanlı gösterdi ve bakım ekibine hastaların durumuna ilişkin kapsamlı ve sürekli bir görünüm sundu.

Pozisyona göre toplam süre

Aşağıdaki grafiğe göre en sık görülen pozisyon, 12 gün 10 saat 39 dakikayla sırtüstü pozisyon oldu. Sol ve sağ lateral pozisyonlar sırasıyla 7 gün 5 saat 54 dakika ve 7 gün 8 saat 56 dakika ile dengeli biçimde dağıldı; bu da bası yaralarının önlenmesi için temel önemde olan uygun bir pozisyon değiştirme uygulamasına işaret ediyor.

Bakım planı x İzleme

Her pozisyon için öngörülen kalış süresi ile sensörün fiilen izlediği süre arasındaki karşılaştırmalı analiz, sırtüstü pozisyonda sürenin öngörülenin üzerinde olduğunu gösterdi. Sol ve sağ lateral pozisyonlarda izlenen süreler öngörülene yakın çıktı; bu da bakım protokolüne iyi düzeyde uyumu ortaya koydu.

Teknoloji; ekibin motivasyonuna, yönlendirilmesine ve bağlılığına katkısı bakımından sağlık ekibi tarafından olumlu değerlendirildi.

Sonuç

Çalışma, hasta pozisyonu izleme sensörlerinin hastaların pozisyonunu gerçek zamanlı analiz etmedeki potansiyelini ortaya koyuyor ve kritik bakım ortamlarında BY'lerin önlenmesine belirgin katkı sağlıyor. Bu sensörler, hastaların pozisyonuna ilişkin otomatik verileri internet üzerinden sunarak daha dinamik ve kişiselleştirilmiş bir yaklaşımı mümkün kılıyor. Bu durum bakım kalitesini iyileştiriyor ve önerilen uygulamalarla uyumlu biçimde düzenli ve izlenen pozisyon değiştirmenin önemini vurguluyor; önleme ve hasta güvenliği odaklı bir bakım kültürünü destekliyor. Bu teknolojinin yoğun bakım ünitelerinde uygulanması etkili ve yenilikçi bir strateji: sesli ve görsel uyarılarla ekiplere destek olarak BY'leri önleyebilecek erken ve kişiselleştirilmiş müdahalelere olanak tanıyor. Veri analizi, pozisyon değiştirme protokollerinin gözden geçirilip iyileştirilmesini sağlıyor; hastane kaynaklarının kullanımını optimize etmek ve klinik sonuçları iyileştirmek, süreçlerdeki olası iyileşmeleri doğrulamak ve odaklı eylem planı fırsatlarını belirlemek için değerli bir araç sunuyor. Bu teknolojik çözümlerin benimsenmesi, karmaşık klinik zorluklarla başa çıkmak için yeniliklerin bütünleştirilmesine yönelik sağlık alanındaki daha geniş bir eğilimi yansıtıyor ve daha güvenli, daha verimli, daha nitelikli, hasta merkezli bir bakım ortamını destekliyor.

Yazarlar

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