Rapid Response System (RRS)と院内心停止のレジストリを統合し, 米国心臓協会の レジストリの定義に準拠させた。各施設のデータ解析を行い、全国データと比較した結果を各施設代表へフィードバックを行った。またレジストリデータ解析より、我が国でも早期警告スコアがリスク層別化に有用であること明らかにし、RRS起動率が低い現状への解決策の一つとなりうる可能性が示唆された。また我が国独自のRRS起動後の予後予測モデルを機械学習を用いて作成した。新しい機械学習モデルは24時間以内の死亡ないし予期せぬICU入室に関して既存の早期警告スコアを上回る予測精度を示した。
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