মডিউল-১ শিরোনামের বিভাগ
সিস্টেম মডেলিং প্রকল্প
সামাজিক যত্ন পরিষেবাগুলির প্রাপ্যতার অভাব হাসপাতালগুলির মুখোমুখি চাপগুলির একটি স্বীকৃত অবদানকারী৷ এই প্রকল্পটি এই ক্লিনিকাল পথ ধরে ক্ষমতার সর্বোত্তম ভারসাম্য নির্ধারণের লক্ষ্যে রোগীদের তীব্র স্রাব প্রস্তুতি থেকে দীর্ঘমেয়াদী আবাসিক হোম ভিজিট এবং কেয়ার হোম প্লেসমেন্টের মাধ্যমে প্রবাহের মডেল করবে।
এই প্রকল্পের অংশ স্বাস্থ্য ডেটা রিসার্চ ইউকে সাউথ বেটার কেয়ার পার্টনারশিপ.
লিড: রিচার্ড উড
অ্যান্টিমাইক্রোবিয়াল রেজিস্ট্যান্স (AMR) প্রকল্প
অ্যান্টিবায়োটিক ওষুধগুলি আধুনিক ওষুধের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, তবে প্রতিরোধের মাত্রা বৃদ্ধি এবং বিকাশে নতুন ওষুধের অভাবের অর্থ হল আমাদের অবশ্যই বিদ্যমান ওষুধগুলি সাবধানে ব্যবহার করতে হবে। চিকিত্সকদের প্রায়ই তাদের রোগীদের অ্যান্টিবায়োটিক ইতিহাস এবং রোগীদের সংক্রমণের ওষুধের সংবেদনশীলতা সম্পর্কে তথ্যের অভাব থাকে। আমরা ব্রিস্টল, নর্থ সমারসেট এবং সাউথ গ্লৌচেস্টারশায়ার (BNSSG) থেকে লিঙ্কযুক্ত প্রাথমিক যত্ন, সেকেন্ডারি কেয়ার এবং ল্যাবরেটরি রেকর্ডের সিস্টেম-ওয়াইড ডেটাসেট থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করব যাতে রোগীদের ব্যক্তিগত ইতিহাস এবং ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে অ্যান্টিবায়োটিক পছন্দকে অপ্টিমাইজ করার জন্য, পাশাপাশি তাদের এবং জনসংখ্যার প্রতিরোধের ঝুঁকি।
এই প্রকল্পের অংশ স্বাস্থ্য ডেটা রিসার্চ ইউকে সাউথ বেটার কেয়ার পার্টনারশিপ.
লিড: ডাঃ কেটি টার্নার এবং ডাঃ অ্যান্ড্রু ডাউসি
RAPCI প্রকল্প: সাধারণ অনুশীলন প্রতিক্রিয়া উন্নত করার জন্য দ্রুত COVID-19 বুদ্ধিমত্তা
কোভিড-১৯ মহামারীর প্রতিক্রিয়ায় দূরবর্তী পরামর্শে (লিখিত, টেলিফোন এবং ভিডিও) একটি তাৎক্ষণিক পদক্ষেপের সাথে মিলিতভাবে জিপি অনুশীলনগুলি কীভাবে যথেষ্ট পরিমাণে বর্ধিত চাহিদার সাথে মোকাবিলা করছে তা বোঝা এবং সাধারণ অনুশীলনে সফল উদ্ভাবন দ্রুত ভাগ করে নেওয়ার লক্ষ্য এই প্রকল্পের লক্ষ্য।
এই প্রকল্পটি NIHR স্কুল ফর প্রাইমারি কেয়ার রিসার্চ দ্বারা অর্থায়ন করা হয়।
লিড: ডাঃ মাইরেড মারফি
হাঁপানি আক্রমণের পিছনে কারণগুলি বোঝা এবং আইসিইউতে উপস্থাপনা
আইসিইউ-এর জন্য উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ হাঁপানি রোগীদের সনাক্তকরণ প্রাথমিক হস্তক্ষেপ সক্ষম করবে। এই প্রকল্পটি আইসিইউ (এবং এএন্ডই) তে উপস্থিত হাঁপানিতে আক্রান্ত রোগীদের যত্নের ব্যবহারের ধরণ এবং ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্যগুলি তদন্ত করবে এবং তারপরে প্রাথমিক পরিচর্যা ব্যবস্থায় GP এই রোগীদের আরও ভালভাবে পরিচালনা করতে পারে কিনা তা মূল্যায়ন করবে।
লিড: ডাঃ জেনি কুপার
ক্লিনিকাল পথের স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং সনাক্তকরণ
ক্লিনিকাল পথ সনাক্তকরণ সবসময় সহজবোধ্য নয়। এই প্রকল্পটি নিয়মিতভাবে সংগৃহীত ডেটা থেকে ক্লিনিকাল পথের তথ্য বের করতে মেশিন লার্নিং পদ্ধতির ব্যবহার পরীক্ষা করবে।
লিড: ডাঃ জেনি কুপার
মানসিক স্বাস্থ্য পরিচর্যার জন্য রোগীর অভিজ্ঞতা এবং পরিষেবা সরবরাহের উপর কোভিড-১৯ এর প্রভাবের পূর্বাভাস
কোভিড-১৯ মহামারী চলাকালীন BNSSG-এর মানসিক স্বাস্থ্য পরিষেবাগুলি যে চাপের সম্মুখীন হতে পারে তা এই প্রকল্পটি তদন্ত করছে। যত্নের বিভিন্ন সেটিংসের চারপাশে রোগীর প্রবাহকে মডেল করতে একটি পৃথক-সময়ের সিমুলেশন ব্যবহার করা হচ্ছে।
লিড: বেন মুর্চ
"অবস্থান করেননি" ভবিষ্যদ্বাণী করা
এই প্রজেক্টে দেখা হয়েছে কি কি গুণাবলী, অ্যাপয়েন্টমেন্টের বিশদ, এবং বৃহত্তর নির্ধারক একটি রোগী একটি নির্ধারিত বহির্বিভাগের রোগীর অ্যাপয়েন্টমেন্টে যোগদান করবে কিনা তার পূর্বাভাস দেয়। কাজের আবেদনগুলির মধ্যে একটি কল ভিত্তিক অনুস্মারক পরিষেবা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যা মডেলের নির্ভুলতার কারণে সাশ্রয়ী হিসাবে দেখানো হয়েছিল৷