Patientmonitorer på moderna sjukhus har blivit allmänt förekommande, men de genererar ett alltför stort antal falska larm som orsakar alarmtrötthet. Vårt tidigare arbete visade att kombinationer av ofta förekommande monitorlarm, så kallade SuperAlarm-mönster, var kapabla att förutsäga in-hospital kod blå händelser vid en lägre larmfrekvens. I den aktuella studien utvidgar vi den konceptuella domänen för en SuperAlarm till att omfatta laboratorietestresultat tillsammans med monitorlarm för att bygga en integrerad datauppsättning för att bryta SuperAlarm-mönster. Vi föreslår två tillvägagångssätt för att integrera monitorlarm med laboratorietestresultat och använda en maximal frekventa objektets gruvalgoritm för att hitta SuperAlarm-mönster. Under en godtagbar falsk positiv hastighet FPR max, optimala parametrar inklusive den minsta stödtröskel och längden på tidsfönstret för algoritmen för att hitta kombinationer av övervaka larm och laboratorietestresultat bestäms baserat på en 10-faldig korsvalidering uppsättning. SuperAlarm kandidater genereras under dessa optimala parametrar. De slutliga SuperAlarm mönster erhålls genom att ytterligare ta bort kandidaterna med falsk positiv hastighet > FPR max. Prestanda hos SuperAlarm-mönster bedöms med hjälp av en oberoende testdatauppsättning. För det första beräknar vi känsligheten med avseende på prediktionsfönstret och känsligheten med avseende på ledtid. För det andra beräknar vi förhållandet false SuperAlarm (förhållandet mellan timantalet SuperAlarm triggers för kontrollpatienter till det för monitorlarmen, eller för regelbundna monitorlarm plus laboratorietestresultat om SuperAlarm-mönstren innehåller laboratorietestresultat) och work-up to detection ratio, WDR (förhållandet mellan antalet patienter som utlöser SuperAlarm-mönster och antalet kodblå patienter som utlöser SuperAlarm-mönster). Experimentresultaten visar att när FPR varierar mellan 0,02 och 0,15, utlöses SuperAlarm-mönstren som består av monitorlarm tillsammans med de två senaste laboratorietestresultaten minst en gång för [56,7-93,3%] kodblå patienter inom ett 1-h-prediktionsfönster före kodblå händelser och för [43,3-90,0%] kodblå patienter minst 1 timme före kodblå händelser. Antalet per timme av dessa SuperAlarm-mönster som förekommer hos kontrollpatienter är dock endast [2,0–14,8%] av antalet vanliga monitor-larm med WDR som varierar mellan 2,1 och 6,5 i ett 12-timmarsfönster. För en given FPR max-tröskel har SuperAlarm-setet som genereras från den integrerade datasetet högre känslighet och lägre WDR än SuperAlarm-setet som genereras från den vanliga monitor-alarmdatasetet. Dessutom visar McNemars test också att prestandan hos SuperAlarm-uppsättningen från den integrerade datauppsättningen skiljer sig avsevärt från prestandan hos SuperAlarm-uppsättningen från den vanliga larmuppsättningen. Vi drar därför slutsatsen att de SuperAlarm mönster som genereras från den integrerade datamängden är bättre på att förutsäga kod blå händelser.
REF kombinerade labbtester med monitorlarm för att bygga "SuperAlarm" mönster, som gav rättvis noggrannhet vid upptäckt av kod blå händelser samtidigt som låga nivåer av falsklarm.
Integrating monitor alarms with laboratory test results to enhance patient deterioration prediction
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}