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Automatisierte Surveillance und Risikovorhersage mit dem Ziel einer risikostratifizierten Infektionskontrolle und -prävention (RISK Prediction for Risk-stratified Infection Control and Prevention) ; Automated surveillance and risk prediction with the aim of risk-stratified infection control and prevention (RISK PRINCIPE)
| العنوان: | Automatisierte Surveillance und Risikovorhersage mit dem Ziel einer risikostratifizierten Infektionskontrolle und -prävention (RISK Prediction for Risk-stratified Infection Control and Prevention) ; Automated surveillance and risk prediction with the aim of risk-stratified infection control and prevention (RISK PRINCIPE) |
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| المؤلفون: | Marschollek, Michael, Marquet, Mike, Reinoso Schiller, Nicolás, Naim, Joëlle, Aghdassi, Seven Johannes Sam, Behnke, Michael, Ehrenberg, Sandra, von Landesberger, Tatiana, Misailovski, Martin, Prasser, Fabian, Scheithauer, Simone, RISK PRINCIPE Study Group |
| المساهمون: | Marschollek, Michael, Marquet, Mike, Reinoso Schiller, Nicolás, Naim, Joëlle, Aghdassi, Seven Johannes Sam, Behnke, Michael, Ehrenberg, Sandra, von Landesberger, Tatiana, Misailovski, Martin, Prasser, Fabian, Scheithauer, Simone, RISK PRINCIPE Study Group |
| سنة النشر: | 2024 |
| المجموعة: | Georg-August-Universität Göttingen: GoeScholar |
| الوصف: | Zusammenfassung Nosokomiale Infektionen stellen weltweit, aber auch in Deutschland eine enorme Belastung für Patient*innen, Beschäftigte im Gesundheitswesen, Angehörige und die Gesellschaft dar. Zentrale Aufgaben der Infektionsprävention sind die Erfassung und Bewertung von Infektionen mit dem Ziel, Präventionspotenziale und Risikofaktoren zu identifizieren, geeignete Maßnahmen zu ergreifen und schließlich zu bewerten. Aus Sicht der Infektionsprävention wäre es von großem Wert, wenn (i) das Erfassen der Infektionsfälle automatisiert werden könnte und wenn (ii) es möglich wäre, im Voraus besonders gefährdete Patient*innen und Patient*innengruppen zu identifizieren, die von spezifischen und/oder zusätzlichen Interventionen profitieren würden. Um diese risikoadaptierte bzw. individualisierte Infektionsprävention zu erreichen, entwickelt das Forschungsprojekt RISK PRINCIPE auf der Grundlage standardisierter, großer Datenbestände Algorithmen und computergestützte Anwendungen, welche Fachwissen im Bereich der Infektionsprävention nutzen. Im Rahmen des Projekts werden 2 Ziele verfolgt: a) die Entwicklung sowie Validierung eines semiautomatischen Surveillance-Systems für im Krankenhaus erworbene Blutstrominfektionen, prototypisch für nosokomiale Infektionen, und b) die Verwendung von umfangreichen Patient*innendaten aus verschiedenen Quellen zur Erstellung eines individuellen oder gruppenspezifischen Infektionsrisikoprofils. RISK PRINCIPE baut auf das Zusammenbringen der Expertisen von Medizininformatik und Infektionsmedizin mit dem Fokus auf Hygiene und nutzt u. a. Informationen und Erfahrungen aus 2 Konsortien (HiGHmed und SMITH) der deutschen Medizininformatik-Initiative (MII), die bereits über 5 Jahre erfolgreich an infektionsmedizinischen Anwendungsfällen gearbeitet haben. ; Abstract Healthcare-associated infections (HCAIs) represent an enormous burden for patients, healthcare workers, relatives and society worldwide, including Germany. The central tasks of infection prevention are recording and evaluating ... |
| نوع الوثيقة: | article in journal/newspaper |
| اللغة: | German |
| Relation: | https://resolver.sub.uni-goettingen.de/purl?gro-2/143527; 3882 |
| DOI: | 10.1007/s00103-024-03882-w |
| الاتاحة: | https://resolver.sub.uni-goettingen.de/purl?gro-2/143527 https://doi.org/10.1007/s00103-024-03882-w |
| Rights: | info:eu-repo/semantics/openAccess ; https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
| رقم الانضمام: | edsbas.197EEA61 |
| قاعدة البيانات: | BASE |
| DOI: | 10.1007/s00103-024-03882-w |
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