Psikoz önlemenin etkisi risk altındaki bireyleri ne kadar etkili bir şekilde tespit edebildiğimizle sınırlıdır. Bu protokol, gerçek bir dünya elektronik sağlık kayıt sisteminde psikoz risk tespiti ve uyarı hizmeti uygulamak için yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Bu klinik tabanlı bireyselleştirilmiş risk hesap makinesinin en büyük avantajı, farklı zihinsel koşullar ve gerçek zamanlı olarak elektronik sağlık kayıtları kullanarak büyük ölçekte psikoz için risk altındaki bireylerin otomatik olarak tespit inize olanak sağlamasıdır.
Psikoz riski altındaki kişileri tespit etmek için kullanılan mevcut yöntemler, ilk atak psikoz olgularının sadece %5-12'sinde saptanarak nispeten verimsizdir. Bu sistem, risk altındaki kişilerin daha iyi algılanmasının yanı sıra klinisyenlerle daha iyi iletişim sağlar. Geliştirilen platform psikiyatride diğer risk tahmini modelleme ve algılama sistemi için özelleştirilebilir ve bu hastaların yararı ile klinik bakım hassas tıp uygulanmasını destekleyebilir.
Bu yeni yöntemi daha geniş bir topluma yaymak ve psikiyatride hassas tıbbın uygulanmasını ilerletmek için diğer araştırmacılar, klinisyenler, hastalar, bakıcılar ve paydaşlarla iletişim kurmak istiyoruz. Bu videonun bu amaca ulaşmak için kolaylık sağlayacak umuyoruz. Her ne kadar bu sistem ve yöntem dağıtmak için kullanılan komut dosyası, çalışmada ayrıntılı olarak açıklanmıştır.
Araştırma ekibimiz, klinik ortamlarında benzer bir yaklaşım uygulamak isteyebilecek gelecekteki araştırmacılara yardımcı olmaktan mutluluk duyacaktır. Kod deposunu GitHub'dan indirerek veya klonlayarak başlayın. Veri alımı için CogStack ardışık lığı yapılandırmak için cogstack_deploy/cogstack/dizin açın ve psikoz değiştirin.
özellikleri ve veritabanı sunucusu, veritabanı adı, veritabanı kullanıcı adı ve şifre IP adresi belirterek de dahil olmak üzere elektronik sistem durumu kayıt veritabanı kurulumu dayalı kaynak:dbconfiguration bölüm ayarlarını değiştirmek. Bir web tarayıcısı açın ve Kibana kullanıcı arabirimine erişin. Kibana'ya ilk kez erişerek, elastik bir ilgi arama dizini belirtmek ve psychosis_base dizin desen alanına girmek için Yönetim ve Dizin Desenleri sekmesini tıklatın.
Sonraki Adım'ı tıklatın ve zaman filtresi alan adı için ETL_updated_dttm seçin. Ardından, Kibana için psychosis_base dizin deseni eklemek için Dizin Deseni Oluştur'u tıklatın. Kibana elastik arama dizinine bağlandıktan sonra, kaynak verileri keşfet sayfası üzerinden etkileşimli olarak arayın ve göz atın.
Risk hesap layıcısına erişmek için yeni bir terminal penceresi açın ve psikoz dizinini açın. Risk hesap layıcısında kullanılan gerekli Python paketlerini yüklemek ve psikoz risk hesaplayıcısını çalıştırmak için terminale uygun komutu girin. İşlem başarıyla tamamlanırsa, risk hesaplama günlükleri terminalde yazdırılır ve risk sonuçları CogStack platformu içinde psychosis_risk adı verilen yeni bir elastik arama dizininde depolanır.
Kibana arabirimindeki risk sonuçlarını kontrol etmek için, Kibana'yı psychosis_risk dizine bağlamak ve risk sonuçlarını keşfet sayfası aracılığıyla keşfetmek için psychosis_risk yeni bir dizin deseni ekleyin. Risk altındaki hastaların tüm popülasyonu için karakteristiklere genel bir bakış elde etmek için görselleştirmeler ve panolar oluşturmak için Visualize'ı tıklatın ve Yeni Görselleştirme Oluştur'u tıklatın. Görselleştirme türünü seçin ve görüntülenecek dizin olarak psychosis_risk seçin.
Tek tek görselleştirmeler yapıldıktan sonra, ilgili görselleştirmeleri birlikte görüntüleyen bir pano oluşturmak için Pano'ya tıklayın. Hastalar psikoz riski altında olduğunda klinisyenler için uyarı oluşturmak için, Yönetim ve Gözetmen'i tıklatın. Yeni bir izleyici ayarlamak için Gelişmiş İzle Oluştur'u tıklatın ve kimliği ve adı girin.
Bir klinisyenin adresine uyarı e-postası göndermek için, saat JSON bölümünün içeriğini silin ve içeriği izleyenin içeriğini kopyalayın. izlemek JSON bölümüne psikoz dizini ile json dosyası. İzleyiciyi kaydetmeden önce, izleyici nin yürütülmesini test etmek için Benzetiyi tıklatın.
İzleyici başarılı bir şekilde ayarlanırsa, simülasyon çıktısı görüntülenir. Bu temsili rakamda, zaman içinde CogStack'e kaydedilen kayıt sayısı, kaydın son güncelleştirme tarihine göre kronolojik sırada gözlemlenebilir. Elastik arama dizinindeki veritabanındaki kayıtların numaraları ve içeriğinin karşılaştırılması üzerine, CogStack ardışık hattının güvenilirliğini ve senkronizasyonda veri alımını doğrulayan hiçbir eksik ve ayrıştırıcı veri saptanmadı.
Bu rakamların da gösterdiği gibi, hasta etnik kökenleri, cinsiyetleri, yaşları ve tanı kategorileri de dahil olmak üzere psikoz riski olan hastalar için özellikler görselleştirilebilir. Burada, kibana saat bileşeni ni kullanarak bir risk uyarı hizmeti ayarlamak için arayüz gözlemlenebilir. Bu hizmet başarıyla yapılandırıldıktan sonra, iki yıl içinde psikoz riski %5'ten yüksek olan bir veya daha fazla hasta varsa, yerel elektronik sağlık kayıt sisteminden doğru bilgilerin çıkarıldığından emin olmak için çapraz doğrulama yapmak önemlidir.
Sonuçların tahminini daha da iyileştirmek için bu risk hesap layıcısının ve bu protokolün rafine edilmiş bir sürümünü entegre edebiliriz. Bu risk hesap layıcısının dinamik bir sürümünü, hasta semptomları değiştikçe sonuçların gerçek zamanlı olarak güncellenmesine olanak sağlayacak, böylece hastanın klinik yolunu daha iyi yansıtan daha güvenilir tahminler sunarak entegre edebiliriz. Bu protokol, klinisyenlerin hasta bakımı, güvenliği ve deneyimini iyileştirmek için zamanında karar almalarına olanak tanıyan diğer risk tahmin modellerine yönelik izleme ve teslim uyarılarına olanak sağlayacak şekilde yeniden yapılandırılabilir.
