Sekcja zatytułowana moduł-2
Projekt modelowania systemów
Brak dostępności usług opieki społecznej jest uznanym czynnikiem przyczyniającym się do presji, przed jaką stoją szpitale. W ramach tego projektu będzie modelowany przepływ pacjentów od momentu ostrego wypisu do szpitala po długoterminowe wizyty domowe i umieszczenie w domach opieki w celu określenia optymalnej równowagi wydajności na tej ścieżce klinicznej.
Ten projekt jest częścią Badania danych zdrowotnych, brytyjskie partnerstwo na rzecz lepszej opieki na południu.
Prowadzić: Richard Wood
Projekt dotyczący oporności na środki przeciwdrobnoustrojowe (AMR).
Antybiotyki są kluczową częścią współczesnej medycyny, ale rosnący poziom oporności i brak nowych leków w opracowaniu oznaczają, że musimy ostrożnie stosować istniejące leki. Lekarzom często brakuje informacji na temat historii antybiotyków pacjentów i podatności ich infekcji na leki. Przeanalizujemy dane z ogólnosystemowego zbioru danych z Bristolu, North Somerset i South Gloucestershire (BNSSG) dotyczące powiązanej dokumentacji podstawowej, specjalistycznej i laboratoryjnej, aby zoptymalizować wybór antybiotyków dla pacjentów w oparciu o ich indywidualną historię i charakterystykę kliniczną, a także ich i ryzyko oporu ludności.
Ten projekt jest częścią Badania danych zdrowotnych, brytyjskie partnerstwo na rzecz lepszej opieki na południu.
Prowadzić: Doktor Katy Turner i Doktor Andrew Dowsey
Projekt RAPCI: Szybka analiza COVID-19 w celu poprawy ogólnej reakcji na praktykę
Celem tego projektu jest zrozumienie, w jaki sposób przychodnie rodzinne radzą sobie ze znacznie zwiększonym popytem w połączeniu z natychmiastowym przejściem na konsultacje zdalne (pisemne, telefoniczne i wideo) w odpowiedzi na pandemię COVID-19, a także szybkie dzielenie się skutecznymi innowacjami w ramach przychodni ogólnej.
Projekt ten jest finansowany przez Szkołę Badań nad Opieką Podstawową NIHR.
Prowadzić: Doktor Mairead Murphy
Zrozumienie czynników stojących za atakiem astmy i objawami na OIOM-ie
Identyfikacja pacjentów z astmą wysokiego ryzyka i umieszczenie ich na oddziałach intensywnej terapii umożliwiłaby wczesną interwencję. W ramach tego projektu zbadane zostaną wzorce korzystania z opieki i cechy kliniczne pacjentów chorych na astmę zgłaszających się na OIOM (oraz SOR), a następnie oceniony, czy lekarze pierwszego kontaktu będą mogli lepiej zarządzać tymi pacjentami w systemie podstawowej opieki zdrowotnej.
Prowadzić: Doktor Jenny Cooper
Zautomatyzowana identyfikacja ścieżek klinicznych poprzez uczenie maszynowe
Identyfikacja ścieżek klinicznych nie zawsze jest prosta. W ramach tego projektu zbadane zostanie zastosowanie metod uczenia maszynowego do wydobywania informacji o ścieżkach klinicznych z rutynowo zbieranych danych.
Prowadzić: Doktor Jenny Cooper
Prognozowanie wpływu Covid-19 na doświadczenia pacjentów i świadczenie usług w zakresie opieki psychiatrycznej
W ramach tego projektu badane są presje, na jakie mogą napotkać służby zdrowia psychicznego w BNSSG podczas pandemii Covid-19. Do modelowania przepływu pacjentów w różnych warunkach opieki wykorzystywana jest symulacja w czasie dyskretnym.
Prowadzić: Bena Murcha
Przewidywanie „nie uczestniczył”
W ramach tej prognozy sprawdzano, jakie cechy, szczegóły wizyt i szersze czynniki determinujące pozwalają przewidzieć, czy pacjent przyjdzie na zaplanowaną wizytę ambulatoryjną. Wyniki prac mogą obejmować usługę przypominania przez połączenie telefoniczne, która okazała się opłacalna, biorąc pod uwagę dokładność modelu.
Prowadzić: Doktor Adrian Pratt