Je tiefer das Dataset, desto mehr kann es Ihnen sagen.
Beobachtete Muster entstehen aus den Ergebnissen einer wirklich großen Studie noch gibt mir ein Gefühl von Schönheit und Schrecken
Wir alle wissen, ein Atom Erfahrung nicht ausreicht, um ein Muster zu erkennen: aber wenn Sie viele Erfahrungen zusammengestellt und diese Daten zu verarbeiten, erhalten Sie neuen Erkenntnisse. Dies mag selbstverständlich klingen, aber durch – beobachtete Muster vom Lärm entstehen – folgende noch gibt mir ein Gefühl von Schönheit und Schrecken.
Ein Papier im British Medical Journal ist diese Woche ein perfektes Beispiel. Medizin ist eine unvollkommene Kunst, so ist es unvermeidlich Arbeitskräfte im Gesundheitswesen werden einige suboptimalen Entscheidungen treffen: nicht so sehr dramatischere Sachen Einspritzen Menschen mit das falsche Medikament, sondern eher marginalen Entscheidungen, an den Rändern der Optimierungen in ein Patient Reise, die Ergebnisse in der Weise, die schwerer zu prognostizieren sind.
Diese Art von komplexen Entscheidungen werden unweigerlich Kontext betroffen sein, und ein Beispiel von diesem ist die Franticness der A&E. Wartezeiten sind ein Problem in vielen Ländern. Im Vereinigten Königreich wir als unser Ziel eine vier-Stunden-Obergrenze eingeführt, und die meisten Krankenhäuser erreicht es. Abschaffung dieses vier-Stunden-Ziel war einer der ersten NHS-Reformen der Koalitionsregierung. Aber sind Wartezeiten wichtig?
Einige Forscher in Kanada entschlossen herauszufinden. Sie sammelte Daten von allen Leuten, die A&E-Abteilung in Ontario über einen Zeitraum von fünf Jahren besucht: Dies gab ihnen Daten auf eine schwindelerregende 22 Millionen Besuche. Dieser führte 14 Millionen Patienten wird gesehen und dann nach Hause geschickt. Dann dieser Patienten zu sehen folgten, was passiert ist, und insbesondere zu sehen, wenn sie gestorben sind.
Aber sie hatten auch ein weiteres Stück von Informationen: für jeden Patienten, sie wussten, von internen Krankenhausdaten, was die durchschnittliche Wartezeit in A&E war, als sie ankamen. Dies bedeutet, die sie in der Lage waren, Vergleiche die Quoten des Todes für Patienten entladen, wenn die durchschnittliche Wartezeit in A&E weniger als vier Stunden (oder mehr), gegen die Widrigkeiten des Todes war für Patienten entladen, wenn das Warten hat sich weniger als eine Stunde. Denken Sie daran, dies ist nicht die Zeit dieser Patient wartete, es ist die durchschnittliche Wartezeit in der Abteilung, stellvertretend für Dinge wie Wild waren.
Die Ergebnisse waren wie Sie befürchten. Für Patienten, die eine A&E-Abteilung besuchte, als die durchschnittliche Wartezeit dort mehr als sechs Stunden war nach Hause geschickt waren ihre Chancen des Todes fast zweimal der Patienten nach Hause geschickt, wenn die Wartezeit weniger als eine Stunde war. Das Chancenverhältnis war ähnlich für Patienten, die als hohe oder niedrige Dringlichkeit bei Triage, gemessen, so ist es auch für Patienten mit schweren und weniger schweren Präsentationen.
Und noch mehr krass gibt es ein sehr deutlicher Trend in den Daten, wo jeder Schritt im Wartezeit ergibt sich ein höheres Risiko des Todes. Dies wird statistisch signifikant, wenn durchschnittliche Wartezeiten nur drei Stunden erreichen. Für diejenigen, die sich um Geld zu sparen, stieg die Quote zugelassen werden – und dies über eine teure Krankenhausbett – auch dramatisch als durchschnittliche Wartezeit erhöht.
Wichtig, aber man denkt diese Ergebnisse sind, ich denke einige methodische Probleme sind noch interessanter, und sie alle entstehen, weil die grossen Zahlen. Großen Datasets waren entscheidend, weil diese Ergebnisse selten waren: Sie sehen nur eine Handvoll Todesfälle von 10.000 Patienten nach Hause geschickt.
Was mehr ist, weil sie so viele Patienten im Wert von Daten hatten, konnten die Forscher eine Wirkung auch in Krankenhäusern zu sehen: so einfach war es nicht, dass Mist Krankenhäuser längere Wartezeiten und höhere Todesraten hatte. Was mehr ist, erstaunlich, sie nicht verlieren einen einzigen Patienten während Followup: der Tod – oder auf andere Weise – jeder Patient, der gesandt wurde, Zuhause in der A&E könnte durch ihre Notizen verfolgt werden.
Keine individuellen Patienten oder Arzt könnte möglicherweise, mit Bestimmtheit aus eigener persönlicher Erfahrung von einem negativen Ausgang haben gezeigt, dass lange Wartezeiten in A&E gefährlich. Diese Studie ist ein bemerkenswerter Beweis für die Macht von guter Qualität, die EDV-gestützten Gesundheitsakten und die Arten von neuen wissen können, das Sie generieren von Verhören sie. Es ist auch, ich bin einverstanden, eine ziemlich erschreckende Ergebnis.