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Erschienen in: Intensive Care Medicine 3/2020

02.03.2020 | Editorial

Imagine…(a common language for ICU data inquiry and analysis)

verfasst von: Lewis J. Kaplan, Maurizio Cecconi, Heatherlee Bailey, Jozef Kesecioglu

Erschienen in: Intensive Care Medicine | Ausgabe 3/2020

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Excerpt

Patient data forms the core of clinical inquiry and is the foundation on which trial outcomes, evidence-based medicine, benchmarking, quality improvement and guidelines rest. Sources of patient data span in- and outpatient domains and are filtered across a variety of health records, not all of which are electronic, and few of which are interoperable [1]. Worse, databases that house administrative or clinical data often employ disparate structures and definitions. Entering new data after updating aged definitions may paralyze a database’s ability to compare new entries against a prior baseline. It is in these spaces that one may imagine a future that leverages common data definitions, data scientist integration into critical care teams and workflow. This work represents the shared vision of the leaderships of the European Society of Intensive Care Medicine and the Society of Critical Care Medicine in exploring how common data definitions, data science, and data sharing may impact clinical care, quality improvement, and scientific inquiry in critical care. …
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Sittig DF, Wright A (2015) What makes an EHR “open” or interoperable? J Am Med Inform Assoc 22:1099–1101CrossRef Sittig DF, Wright A (2015) What makes an EHR “open” or interoperable? J Am Med Inform Assoc 22:1099–1101CrossRef
2.
Zurück zum Zitat Bajard A, Chabaud S, Cornu C et al (2016) CRESim and Epi-CRESim study groups: an in silico approach helped to identify the best experimental design, population, and outcome for future randomized clinical trials. J Clin Epidemiol 69:125–136CrossRef Bajard A, Chabaud S, Cornu C et al (2016) CRESim and Epi-CRESim study groups: an in silico approach helped to identify the best experimental design, population, and outcome for future randomized clinical trials. J Clin Epidemiol 69:125–136CrossRef
3.
Zurück zum Zitat Hornor MA, Hoeft C, Nathens AB (2018) Quality benchmarking in trauma: from the NTDB to TQIP. Curr Trauma Rep 4:160CrossRef Hornor MA, Hoeft C, Nathens AB (2018) Quality benchmarking in trauma: from the NTDB to TQIP. Curr Trauma Rep 4:160CrossRef
4.
Zurück zum Zitat Mehta R, Bihorac A, Selby NM et al (2016) Acute Dialysis Quality Initiative (ADQI) Consensus Group: establishing a continuum of acute kidney injury tracing AKI using data source linkage and long-term follow-up: Workgroup Statements from the 15th ADQI Consensus Conference. Can J Kidney Health Dis 3:13CrossRef Mehta R, Bihorac A, Selby NM et al (2016) Acute Dialysis Quality Initiative (ADQI) Consensus Group: establishing a continuum of acute kidney injury tracing AKI using data source linkage and long-term follow-up: Workgroup Statements from the 15th ADQI Consensus Conference. Can J Kidney Health Dis 3:13CrossRef
6.
Zurück zum Zitat Tirkkonen J, Ylä-Mattila J, Olkkola KT et al (2013) Factors associated with delayed activation of medical emergency team and excess mortality: an Utstein-style analysis. Resuscitation 84:173–178CrossRef Tirkkonen J, Ylä-Mattila J, Olkkola KT et al (2013) Factors associated with delayed activation of medical emergency team and excess mortality: an Utstein-style analysis. Resuscitation 84:173–178CrossRef
8.
Zurück zum Zitat Obermeyer Z, Emanuel EJ (2016) Predicting the future - big data, machine learning, and clinical medicine. N Engl J Med 375:1216–1219CrossRef Obermeyer Z, Emanuel EJ (2016) Predicting the future - big data, machine learning, and clinical medicine. N Engl J Med 375:1216–1219CrossRef
9.
Zurück zum Zitat Johnson AE, Ghassemi MM, Nemati S et al (2016) Machine learning and decision support in critical care. Proc IEEE Inst Electr Electron Eng 104:444–466CrossRef Johnson AE, Ghassemi MM, Nemati S et al (2016) Machine learning and decision support in critical care. Proc IEEE Inst Electr Electron Eng 104:444–466CrossRef
10.
Zurück zum Zitat Darcy AM, Louie AK, Roberts LW (2016) Machine learning and the profession of medicine. JAMA 315:551–552CrossRef Darcy AM, Louie AK, Roberts LW (2016) Machine learning and the profession of medicine. JAMA 315:551–552CrossRef
11.
Zurück zum Zitat Li Y, Wu FX, Ngom A (2018) A review on machine learning principles for multi-view biological data integration. Brief Bioinform 19:325–340PubMed Li Y, Wu FX, Ngom A (2018) A review on machine learning principles for multi-view biological data integration. Brief Bioinform 19:325–340PubMed
12.
Zurück zum Zitat Lin YL, Guerguerian AM, Tomasi J et al (2017) Usability of data integration and visualization software for multidisciplinary pediatric intensive care: a human factors approach to assessing technology. BMC Med Inform Decis Mak 17:122CrossRef Lin YL, Guerguerian AM, Tomasi J et al (2017) Usability of data integration and visualization software for multidisciplinary pediatric intensive care: a human factors approach to assessing technology. BMC Med Inform Decis Mak 17:122CrossRef
13.
Zurück zum Zitat Levy MM, Evans LE, Rhodes A (2018) The surviving sepsis campaign bundle: 2018 Update. Crit Care Med 46:997–1000CrossRef Levy MM, Evans LE, Rhodes A (2018) The surviving sepsis campaign bundle: 2018 Update. Crit Care Med 46:997–1000CrossRef
14.
Zurück zum Zitat Nunez Reiz A, Martinez Sagasti F, Álvarez González M et al (2019) Organizing Committee of the 2017 Madrid Critical Care Datathon: big data and machine learning in critical care: opportunities for collaborative research. Med Intensiva 43:52–57CrossRef Nunez Reiz A, Martinez Sagasti F, Álvarez González M et al (2019) Organizing Committee of the 2017 Madrid Critical Care Datathon: big data and machine learning in critical care: opportunities for collaborative research. Med Intensiva 43:52–57CrossRef
Metadaten
Titel
Imagine…(a common language for ICU data inquiry and analysis)
verfasst von
Lewis J. Kaplan
Maurizio Cecconi
Heatherlee Bailey
Jozef Kesecioglu
Publikationsdatum
02.03.2020
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Intensive Care Medicine / Ausgabe 3/2020
Print ISSN: 0342-4642
Elektronische ISSN: 1432-1238
DOI
https://doi.org/10.1007/s00134-019-05895-5

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