Secțiune intitulată modul-2
Proiect de modelare a sistemelor
Lipsa disponibilității serviciilor de asistență socială este o contribuție recunoscută la presiunile cu care se confruntă spitalele. Acest proiect va modela fluxul de pacienți de la pregătirea pentru externare acută până la vizite la domiciliu pe termen lung și plasări la domiciliu, cu scopul de a determina echilibrul optim al capacității de-a lungul acestei căi clinice.
Acest proiect face parte din Health Data Research UK South Better Care Partnership.
Conduce: Richard Wood
Proiect de rezistență la antimicrobiene (AMR).
Antibioticele sunt o parte crucială a medicinei moderne, dar nivelurile crescânde de rezistență și lipsa de noi medicamente în dezvoltare înseamnă că trebuie să folosim medicamentele existente cu atenție. Clinicienii le lipsesc adesea informații despre istoricul antibioticelor pacienților lor și despre sensibilitatea la medicamente a infecțiilor pacienților. Vom analiza datele din setul de date la nivelul întregului sistem Bristol, North Somerset și South Gloucestershire (BNSSG) de înregistrări legate de îngrijirea primară, asistența secundară și înregistrările de laborator pentru a optimiza alegerea antibioticelor pentru pacienți pe baza istoricului lor individual și a caracteristicilor clinice, precum și a acestora și riscul de rezistență al populației.
Acest proiect face parte din Health Data Research UK South Better Care Partnership.
Conduce: Dr Katy Turner și Dr Andrew Dowsey
Proiect RAPCI: Inteligență rapidă COVID-19 pentru a îmbunătăți răspunsul practicii generale
Acest proiect își propune să înțeleagă modul în care practicile de medicină generală fac față unei cereri substanțial crescute, combinată cu o trecere imediată la consultări la distanță (scrise, telefonice și video) ca răspuns la pandemia COVID-19 și să împărtășească rapid inovațiile de succes în cadrul practicii generale.
Acest proiect este finanțat de NIHR School for Primary Care Research.
Conduce: Dr Mairead Murphy
Înțelegerea factorilor din spatele atacului de astm și prezentarea la UTI
Identificarea pacienților cu astm bronșic cu risc ridicat pentru UTI ar permite intervenția timpurie. Acest proiect va investiga modelele de utilizare a îngrijirii și atributele clinice ale pacienților cu astm bronșic care se prezintă la UTI (și A&E) și va evalua ulterior dacă medicii de familie pot gestiona mai bine acești pacienți în sistemul de îngrijire primară.
Conduce: Dr Jenny Cooper
Identificarea automată de învățare automată a căilor clinice
Identificarea căilor clinice nu este întotdeauna simplă. Acest proiect va examina utilizarea metodelor de învățare automată pentru a extrage informații despre căile clinice din datele colectate în mod obișnuit.
Conduce: Dr Jenny Cooper
Prognoza efectelor Covid-19 asupra experienței pacientului și a furnizării de servicii pentru îngrijirea sănătății mintale
Acest proiect investighează presiunile cu care se pot confrunta serviciile de sănătate mintală din BNSSG în timpul pandemiei de Covid-19. O simulare în timp discret este utilizată pentru a modela fluxurile de pacienți în jurul diferitelor setări de îngrijire.
Conduce: Ben Murch
Previziunea „Nu a participat”
Această proiectare a analizat ce atribute, detaliile programării și factorii determinanți mai largi au fost predictori ai faptului că un pacient va participa la o programare programată în ambulatoriu. Aplicațiile lucrării ar putea include un serviciu de memento bazat pe apel, care sa dovedit a fi rentabil, având în vedere acuratețea modelului.
Conduce: Dr Adrian Pratt