Abstract
Behavior
Estudos recentes têm demonstrado que uma calculadora de risco automatizada, inclusiva, transdiagnóstico e clinicamente baseada, fornece um poderoso sistema para suportar a detecção precoce de indivíduos em risco de psicose em larga escala, aproveitando registros eletrônicos de saúde (EHRs). Esta calculadora de risco foi validada externamente duas vezes e está sendo submetida a testes de viabilidade para implementação clínica. A integração dessa calculadora de risco na rotina clínica deve ser facilitada por estudos prospectivos de viabilidade, que são necessários para enfrentar desafios pragmáticos, como a falta de dados, e a usabilidade dessa calculadora de risco em um ambiente clínico real e rotineiro. Aqui, apresentamos uma abordagem para uma implementação prospectiva de um serviço de detecção e alerta de risco de psicose em tempo real em um sistema de EHR do mundo real. Esse método aproveita a plataforma CogStack, que é um sistema de recuperação de informações e extração de texto de código aberto, leve e distribuído. A plataforma CogStack incorpora um conjunto de serviços que permitem a busca completa de dados clínicos, cálculo contínuo e em tempo real do risco de psicose, alerta de risco precoce aos médicos e monitoramento visual dos pacientes ao longo do tempo. Nosso método inclui: 1) ingestão e sincronização de dados de múltiplas fontes na plataforma CogStack, 2) implementação de uma calculadora de risco, cujo algoritmo foi previamente desenvolvido e validado, para computação oportuna do risco de psicose de um paciente, 3) criação de visualizações interativas e dashboards para monitorar o estado de saúde dos pacientes ao longo do tempo, e 4) construção de sistemas de alerta automatizados para garantir que os médicos sejam notificados de pacientes em risco , para que as ações apropriadas possam ser tomadas. Este é o primeiro estudo que desenvolveu e implementou um sistema semelhante de detecção e alerta na rotina clínica para detecção precoce de psicose.
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