Structure de représentation de données pour l'optimisation de la prise de décision clinique à l’unité des soins intensifs pédiatriques

Yakob, Najia (2023). Structure de représentation de données pour l'optimisation de la prise de décision clinique à l’unité des soins intensifs pédiatriques. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

La prise de décision clinique en soins intensifs est un processus complexe qui implique l'interprétation de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Elle s'appuie sur des bases de connaissances et des recommandations scientifiques pour prendre des décisions éclairées. Cependant, la représentation des données cliniques est cruciale pour que les cliniciens puissent interpréter les informations rapidement et efficacement. Pour faciliter ce processus, les systèmes d'aide à la décision clinique (SADC) sont de plus en plus utilisés pour améliorer les la prise en charge des patients.

Nous avons mené une étude à l'unité de soins intensifs pédiatriques (USIP) de l'Hôpital SainteJustine afin d'optimiser la représentation des données cliniques en créant une structure de données qui soutient les cliniciens dans leur processus cognitif et facilite l'intégration des SADC en fonction des besoins et du flux clinique.

Nous avons d'abord observé les activités cliniques dans l'USIP afin de mieux comprendre le flux de travail. Nous avons ensuite interrogé 11 participants appartenant à différentes catégories de personnel, notamment des intensivistes, un fellow, des infirmières et un infirmier praticien, afin de recueillir leurs besoins en termes d'aide à la décision. À la lumière de ces échanges, nous avons structuré les données afin de concevoir un prototype illustrant la représentation proposée. Nous avons tenu des rencontres de design avec 5 participants pour présenter, réviser et adapter le prototype afin de répondre à leurs besoins.

Cette étude nous a permis de développer une structure de représentation des données à trois niveaux afin de prioriser les patients, d'évaluer leur état et de suivre leur évolution. Toutefois, des travaux plus approfondis sont nécessaires pour définir et modéliser les concepts de criticité, de reconnaissance et d'évolution des problèmes.

Titre traduit

Data representation structuring to optimize clinical decision-making in the pediatric intensive care unit

Résumé traduit

Clinical decision-making in intensive care is a complex process that involves interpreting large amounts of data from various sources. It relies on knowledge bases and scientific recommendations to make informed decisions. However, the representation of clinical data is crucial for clinicians to interpret the information quickly and efficiently. To aid in this process, clinical decision support systems (CDSS) are increasingly used to improve patient outcomes.

We conducted a study at Sainte-Justine Hospital's pediatric intensive care unit (PICU) to optimize the representation of clinical data by creating a data structure that supports clinicians in their cognitive process and facilitates the integration of CDSS based on clinical needs and workflow.

We first observed clinical activities in the PICU to better understand the workflow. We then interviewed 11 participants from different staff categories, including intensivists, fellows, nurses, and nurse practitioners, to collect their decision support needs. Based on these discussions, we structured the data to design a prototype that illustrates the proposed representation. We held design meetings with 5 participants to present, revise, and adapt the prototype to meet their needs.

As a result, we developed a 3-level data representation structure that prioritizes patients, assesses their conditions, and monitors their course in response to the clinicians' needs. However, further work is required to define and model the concepts of criticality, recognizing and evolving problems.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire par article présenté à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention de la maîtrise avec mémoire en génie des technologies de la santé". Comprend des références bibliographiques (pages 77-84).
Mots-clés libres:	représentation des données, aide à la décision, soins intensifs, flux clinique
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Noumeir, Rita
Codirecteur:	Codirecteur Jouvet, Philippe
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	11 oct. 2023 15:33
Dernière modification:	11 oct. 2023 15:33
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3290

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