一项研究发现:奥地利一家医院在其信息系统中运行了标记吞咽障碍风险患者的模型,但在老年患者中只识别出 44.4% 的风险患者

事件日期 / 报道日期

2023-01-10

证据阶段

试点真实场景里的小规模试验。说明落地条件正在被检验,不代表条件已经成立 —— 所以单独一次试点永远不够,两次互不相干的才够。

关联任务

管理吞咽障碍

在床旁或借助影像评估吞咽,选择安全的食物性状,并教授吞咽技巧。

正在被增强≈ 平台推断

适用范围

奥地利,一家二级医院。一个接入医院信息系统的机器学习工具根据诊断、化验结果和用药预测吞咽障碍风险,并把患者分为三个风险组;内科患者的灵敏度为 74.2%,老年患者为 44.4%。它标记需要转介的患者,不评估吞咽。

这意味着什么

模型能帮助决定谁应该转介做吞咽评估,但它漏掉了不少患者,也不做评估本身。

还不能说明什么

这是一家医院的模型;它没有显示治疗师的吞咽工作发生变化。

你可以核实什么

打开 PubMed 36625964(Dysphagia,2023),找到 "sensitivity 44.4%"。

是否改变评估

否。影响指数不会被单条事件改变;而且「试点」这一档单条本来就不改变层级 —— 它算进判断所需的条数,但要再有一条独立记录,这项判断才算「有证据支撑」。本条已计入;单独它什么也没改变。

来源

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