The accuracy and reliability of Ramathibodi’s early warning signs (REWS)
8
7
Issued Date
2022
Copyright Date
2022
Resource Type
Language
eng
File Type
application/pdf
No. of Pages/File Size
xii, 31 leaves
Access Rights
open access
Rights
ผลงานนี้เป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยมหิดล ขอสงวนไว้สำหรับเพื่อการศึกษาเท่านั้น ต้องอ้างอิงแหล่งที่มา ห้ามดัดแปลงเนื้อหา และห้ามนำไปใช้เพื่อการค้า
Rights Holder(s)
Mahidol University
Bibliographic Citation
Thematic Paper (M.Sc. (Information Technology Management))--Mahidol University, 2022)
Suggested Citation
Apiyanee Pohsrichai The accuracy and reliability of Ramathibodi’s early warning signs (REWS). Thematic Paper (M.Sc. (Information Technology Management))--Mahidol University, 2022). Retrieved from: https://repository.li.mahidol.ac.th/handle/123456789/113923
Title
The accuracy and reliability of Ramathibodi’s early warning signs (REWS)
Alternative Title(s)
ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของเครื่องมือการประเมินผู้ป่วย Ramathibodi's early warning signs (REWS)
Author(s)
Advisor(s)
Abstract
Owing to the ongoing COVID-19 pandemic, most hospitals have been facing the problem on bed management and lack of medical personnel. The criteria of inpatient classification always be evaluated differently regarding each hospital’s preferred condition with the utilization of evaluation and monitoring tools. Early Warning Sign is one of the international standard tools used in assessing patient physiology. The objectives of this study were mainly to evaluate accuracy and reliability of Ramathibodi’s Early Warning Signs (REWS). The REWS is a patient assessment tool which is used in classifying the acute-illness severity’s level. The retrospective data obtained from the inpatients of Ramathibodi Chakri Naruebodindra hospital, who were admitted during a year of 2021 was collected. The data was analyzed by SPSS, statistic analysis tool in comparison with other early warning sign tools. IMPLICATION OF THEMATIC PAPER: For further researches, the inpatient’s physiological data, excluding the children patients’ data (<15 Years) will be collected to analyze more for correlated factors. Furthermore, the researcher will compare other early warning sign criteria including advantage and disadvantage of tool and data training in machine learning, for Ramathibodi’s early warning Signs (REWS) improvement.
เนื่องด้วยปัญหาเตียงเต็มในไทยนั้นเป็นปัญหาเรื้อรังที่พบได้ตลอดมา ประกอบกับสถานการณ์โรคระบาด COVID-19 ทำให้เกิดปัญหาเตียงในโรงพยาบาลและบุคลากรทางการแพทย์ไม่เพียงพอต่อความต้องการ โดยแต่ละสถานพยาบาลจะมีเกณฑ์การจำแนกความรุนแรงของผู้ป่วยที่แตกต่างกัน ตามบริบทที่เหมาะสมของแต่ละสถานพยาบาล โดยจะมีการใช้เครื่องมือประเมิน เฝ้าระวัง และจัดการต่ออาการและอาการแสดงเตือนของผู้ป่วยก่อนเข้าสู่ภาวะวิกฤต หรือเรียกว่า Early Warning Sign Score ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้กันในระดับสากล งานวิจัยฉบับนี้มีจุดประสงค์ที่จะศึกษาเกี่ยวกับความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของ RAMATHIBODI EARLY WARNING SIGN (REWS) ซึ่งเป็นเครื่องมือประเมินเฝ้าระวัง และจัดการต่ออาการและอาการแสดงเตือนของผู้ป่วยก่อนเข้าสู่ภาวะวิกฤตรูปแบบหนึ่ง โดยศึกษาข้อมูลย้อนหลังโดยศึกษาเปรียบเทียบกับเครื่องมือประเมินเฝ้าระวังรูปแบบอื่น ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้ในสากล มีกลุ่มตัวอย่างในการศึกษาคือกลุ่มผู้ป่วยในที่ได้รับการรักษาภายในโรงพยาบาลรามาธิบดีจักรีนฤบดินทร์ ในช่วง พ.ศ. 2564 โดยใช้ค่าทางสถิติเป็นเครื่องมือในการศึกษาวิจัยครั้งนี้ การนำผลของสารนิพนธ์ไปใช้ สำหรับการศึกษาเพิ่มเติมในอนาคต ผู้วิจัยจะใช้ข้อมูลทางสรีรวิทยาทั้งหมดของผู้ป่วยมาวิเคราะห์หาความสัมพันธ์เพิ่มเติม นำจุดเด่นและจุดด้อยของเครื่องมือประเมินเฝ้าระวังรูปแบบอื่นร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อช่วยในการพัฒนา Ramathibodi’s early warning Signs (REWS) ให้มีประสิทธิภาพ ความถูกต้องและน่าเชื่อถือของเครื่องมือประเมินเฝ้าระวังมากขึ้น
เนื่องด้วยปัญหาเตียงเต็มในไทยนั้นเป็นปัญหาเรื้อรังที่พบได้ตลอดมา ประกอบกับสถานการณ์โรคระบาด COVID-19 ทำให้เกิดปัญหาเตียงในโรงพยาบาลและบุคลากรทางการแพทย์ไม่เพียงพอต่อความต้องการ โดยแต่ละสถานพยาบาลจะมีเกณฑ์การจำแนกความรุนแรงของผู้ป่วยที่แตกต่างกัน ตามบริบทที่เหมาะสมของแต่ละสถานพยาบาล โดยจะมีการใช้เครื่องมือประเมิน เฝ้าระวัง และจัดการต่ออาการและอาการแสดงเตือนของผู้ป่วยก่อนเข้าสู่ภาวะวิกฤต หรือเรียกว่า Early Warning Sign Score ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้กันในระดับสากล งานวิจัยฉบับนี้มีจุดประสงค์ที่จะศึกษาเกี่ยวกับความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของ RAMATHIBODI EARLY WARNING SIGN (REWS) ซึ่งเป็นเครื่องมือประเมินเฝ้าระวัง และจัดการต่ออาการและอาการแสดงเตือนของผู้ป่วยก่อนเข้าสู่ภาวะวิกฤตรูปแบบหนึ่ง โดยศึกษาข้อมูลย้อนหลังโดยศึกษาเปรียบเทียบกับเครื่องมือประเมินเฝ้าระวังรูปแบบอื่น ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้ในสากล มีกลุ่มตัวอย่างในการศึกษาคือกลุ่มผู้ป่วยในที่ได้รับการรักษาภายในโรงพยาบาลรามาธิบดีจักรีนฤบดินทร์ ในช่วง พ.ศ. 2564 โดยใช้ค่าทางสถิติเป็นเครื่องมือในการศึกษาวิจัยครั้งนี้ การนำผลของสารนิพนธ์ไปใช้ สำหรับการศึกษาเพิ่มเติมในอนาคต ผู้วิจัยจะใช้ข้อมูลทางสรีรวิทยาทั้งหมดของผู้ป่วยมาวิเคราะห์หาความสัมพันธ์เพิ่มเติม นำจุดเด่นและจุดด้อยของเครื่องมือประเมินเฝ้าระวังรูปแบบอื่นร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อช่วยในการพัฒนา Ramathibodi’s early warning Signs (REWS) ให้มีประสิทธิภาพ ความถูกต้องและน่าเชื่อถือของเครื่องมือประเมินเฝ้าระวังมากขึ้น
Degree Name
Master of Science
Degree Level
Master's degree
Degree Department
Faculty of Engineering
Degree Discipline
Information Technology Management
Degree Grantor(s)
Mahidol University