The accuracy and reliability of Ramathibodi’s early warning signs (REWS)

dc.contributor.advisorAdisorn Leelasantitham
dc.contributor.advisorSupaporn Kiattisin
dc.contributor.authorApiyanee Pohsrichai
dc.date.accessioned2026-01-08T09:41:11Z
dc.date.available2026-01-08T09:41:11Z
dc.date.copyright2022
dc.date.created2026
dc.date.issued2022
dc.description.abstractOwing 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.
dc.description.abstractเนื่องด้วยปัญหาเตียงเต็มในไทยนั้นเป็นปัญหาเรื้อรังที่พบได้ตลอดมา 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
dc.format.extentxii, 31 leaves
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationThematic Paper (M.Sc. (Information Technology Management))--Mahidol University, 2022)
dc.identifier.urihttps://repository.li.mahidol.ac.th/handle/123456789/113923
dc.language.isoeng
dc.publisherMahidol University. Mahidol University Library and Knowledge Center
dc.rightsผลงานนี้เป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยมหิดล ขอสงวนไว้สำหรับเพื่อการศึกษาเท่านั้น ต้องอ้างอิงแหล่งที่มา ห้ามดัดแปลงเนื้อหา และห้ามนำไปใช้เพื่อการค้า
dc.rights.holderMahidol University
dc.subjectHospitals -- Admission and discharge -- Thailand
dc.subjectDiagnosis -- International standards
dc.subjectMedical screening -- Methodology
dc.subjectNursing -- Monitoring.
dc.titleThe accuracy and reliability of Ramathibodi’s early warning signs (REWS)
dc.title.alternativeความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของเครื่องมือการประเมินผู้ป่วย Ramathibodi's early warning signs (REWS)
dc.typeMaster Thesis
dcterms.accessRightsopen access
thesis.degree.departmentFaculty of Engineering
thesis.degree.disciplineInformation Technology Management
thesis.degree.grantorMahidol University
thesis.degree.levelMaster's degree
thesis.degree.nameMaster of Science

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
TH_Apinyanee_P_2022.pdf
Size:
1.07 MB
Format:
Adobe Portable Document Format