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Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Big Data als Motor für Wandel in Pflege und Gesellschaft
(2022)
The diabetic foot ulcer, which 2% – 6% of diabetes patients experience, is a severe health threat. It is closely linked to the risk of lower extremity amputation (LEA). When a DFU is present, the chief imperative is to initiate tertiary preventive actions to avoid amputation. In this light, clinical decision support systems (CDSS) can guide clinicians to identify DFU patients early. In this study, the PEDIS classification and a Bayesian logistic regression model are utilised to develop and evaluate a decision method for patient stratification. Therefore, we conducted a Bayesian cutpoint analysis. The CDSS revealed an optimal cutpoint for the amputation risk of 0.28. Sensitivity and specificity were 0.83 and 0.66. These results show that although the specificity is low, the decision method includes most actual patients at risk, which is a desirable feature in monitoring patients at risk for major amputation. This study shows that the PEDIS classification promises to provide a valid basis for a DFU risk stratification in CDSS.
Der primäre Einsatzzweck von Reifegradmodellen besteht zumeist in der reinen Inventarisierung der vorhandenen IT-Komponenten. Das vorliegende Kapitel gibt IT-Entscheider*innen in Krankenhäusern Empfehlungen, wie Reifegradmodelle für eine kontinuierliche Weiterentwicklung, Umsetzung und Evaluation von Digitalisierungsstrategien eingesetzt werden können. Als Prüfschema für die Auswahl geeigneter Verfahren werden neun Anforderungen an die Entwicklung und den Einsatz von Reifegradmodellen formuliert. Entlang von drei strategischen Handlungsfeldern – dem klinischen Anwendungsfeld, dem Informationsmanagement und dem organisatorischen Umfeld – werden dem Leser generische Digitalisierungsziele und dazugehörige Beispielindikatoren zur Erfolgskontrolle bereitgestellt.