心疼加班到凌晨的自己!疼痛患者管理和研究,如何更轻松?
2017/3/7 医学界麻醉频道

    

     做一个疼痛研究,少不了体征监测记录和问卷量表评估。然而,麻醉科医生单手术都已应接不暇,有没有不用守在床边也能完成研究的办法?

     《中国麻醉科医生职业现状网络调查》[1]显示,全国12,788名麻醉医生样本中每周工作时间大于50小时的占64.26%,78.23%的医生感到工作疲累。在工作如此繁忙的情况下,进行日常的科研都成为了一项沉重的负担。

     调查中,“科研、职称晋升”这一项在工作压力来源里排名第三,仅次于“风险意外”和“过长的劳动时间”。要遵循疼痛治疗专家指南的意见收集数据,遇到人手充足的科室还能让科室医生或护士顺手代劳,科室人手紧张的话只能下班后亲自调数据去记录,往往要工作到凌晨;且在疲劳状态下,记录差错率也将增加,可能直接对研究结果产生影响。

    

     不必守在床边,体征监护组件自动记录

     不过,随着互联网医疗的发展,这种情况将有所改观。目前,用机器来代替人手,减轻麻醉医生的科研负担已成为未来的发展趋势,多种相关设备如体征监护记录仪、疼痛评估专用平板电脑、自动数据分析软件等已被开发。而将这些设备合理连接构架,从而形成一套行之有效的镇痛管理系统,是管理、科研效率提升的关键。iPainfree术后镇痛管理系统即应用无线网络,将疼痛教育组件、疼痛评估组件、疼痛治疗组件、心理疏导组件、疼痛随访与维护组件、体征监护组件、疼痛管理组件、综合信息分析组件进行串联,实现对患者的超视距疼痛管理。

     在极为重要的体征监护组件上,指夹式脉搏血氧仪与便携式多参数监护仪的选择可满足不同程度的数据收集需求,获得来自患者最直接的反馈。为方便麻醉医生的巡视,监护系统将根据患者床位规划最佳移动随访路线,并可根据需求移动打印记录单。镇痛药物的给药种类、剂量、时间、频次则会被全自动注药泵驱动装置收集,患者在任何情况下的用药信息都会被完整记录。

    

     指夹式脉搏血氧仪与便携式多参数监护仪

     在医学界《医院实行镇痛管理情况的调研》中,81.9%的麻醉医生都希望通过医院的无线网络直接传输患者生理、用药数据至终端电脑。疼痛管理组件即负责接收和存储散布在医院各病区的监护仪、注药泵上传的运行信息,“足不出办公室”就能掌握分布于全院(包括分院)的镇痛患者信息。

    

     不必收发问卷,疼痛评估组件让患者自主表达

     问卷量表的收发也是令麻醉医生头痛的一个问题,除了跑上跑下发问卷之外,还得一个一个与患者解释问卷量表的填写方式,浪费了大量时间。如不慎带错问卷、患者遗漏填写问题,一切又要重新来过,也增加了患者的麻烦。而通过床边的平板电脑(疼痛评估组件)填写,患者的接受度将更高。在人群大规模流行病学调查中,采用依托于平板电脑的电子数据采集系统较之传统纸质问卷,平均每人调查时间更短,且调查表中出现1个及以上空白的比例仅为6.9%,远低于传统纸质问卷的14.5%[2]

    

     疼痛评估组件

     疼痛评估组件装载多种科学规范的可视化量表,集疼痛评分、镇静评分、副作用评分、满意度评分于一体,并附填写指引,可自动保存、统计、分析各项目评分数据,并实时或择时无线发送至疼痛管理组件,参与大数据综合统计分析。

    

     不必人工操作,综合信息分析组件自行统计

     统计分析或许是科研中最枯燥的活儿,面对密密麻麻的数据,大多数医生都希望统计软件能够自动根据病种、药物品种等分类,进行总和、平均数等简单统计,省却分组设置的烦恼。当前许多医院统计软件落后、统计指标体系不完善,造成数据深度挖掘难以进行,无法实现多维度的统计分析,数据的综合分析在时间上也相对滞后,无法及时有效地反映医疗运行动态,势必影响科室全方位、立体化统计数据的展现,无法满足更深度的科研、管理需求。如刚才所提及的,综合信息分析组件的大数据综合统计分析将解决一部分数据的整理分析工作,并可以图表形式显示分析结果,系统回顾治疗方式、效果、副作用乃至风险之间的关系。

    

     综合信息分析组件

     iPainfree术后镇痛管理系统作为2013年正式上市的国内第一套急性疼痛移动管理智能设备,积累了大量使用经验,并经过多次改进,对临床科研需求更为贴合。而这类互联网医疗设备的逐渐兴起,是否会让麻醉医生的总体工作强度有所改观,仍是一个未知数;但可以确定的是,麻醉医生的精力将会投入到更高层次的临床问题上,“守着床边记数据”的日子,将一去不复返。

     参考文献

     [1] 《中国麻醉科医生职业现状大型网络调查结果公布!》http://www.xqnmz.com/article-189-1.html

     [2] 赵燚, 何俊, 廖沙,等. 新型数据采集系统在现场流行病学调查中的应用[J]. 中国数字医学, 2015(2):87-90.

    

    

    http://weixin.100md.com
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