Gondozási tervtervezet és ápolási folyamat

Nyereség:

• Képes az ápolási folyamatot (diagnózis, tervezés, végrehajtás, értékelés) mesterséges intelligenciával ellátott gondozási terv tervezetté alakítani
• Képes személyre szabni és ellenőrizni az ápolási diagnózist, célokat és beavatkozási tervezeteket a páciens aktuális adataival és intézményi standardjaival
• Képes megérteni, hogy a mesterséges intelligencia által készített gondozási terv egy kezdeti keret, és azt a felelős ápolónő klinikai megítélésével kell jóváhagyni.

A gondozási terv a páciens ápolásának szisztematikus és bizonyítékokon alapuló, nem véletlenszerű ápolásának térképe. Ennek a térképnek a megrajzolásakor az ápolónők egy világszerte elterjedt módszert alkalmaznak: az ápolási folyamatot. Ez a folyamat öt lépésből áll: diagnózis (adatgyűjtés), ápolási diagnózis, tervezés (célok és beavatkozások), végrehajtás és értékelés. A jó gondozási terv megírása időt vesz igénybe: odafigyelést igényel a megfelelő ápolási diagnózis kiválasztása, mérhető célok kitűzése és a megfelelő beavatkozások sorrendjének meghatározása. Ebben a munkában a mesterséges intelligencia hathatós szerkesztési segédlet: rendszerezi a szórt adatokat, felidézi a lehetséges ápolási diagnózisokat, felvázolja a célokat és a beavatkozásokat. De még egyszer: az AI csontvázakat termel; Az ápolónő az, aki a tervet a pácienshez igazítja, rangsorolja és hagyja jóvá.

Mi az ápolási diagnózis

Az orvosi diagnózis megnevezi a betegséget (pl. „szívelégtelenség”), és az orvos hatáskörébe tartozik. Az ápolási diagnózis megnevezi a páciens reakcióit erre a helyzetre, és ez az ápolási ellátással kezelhető (pl. „tevékenység intolerancia”, „folyadéktúlterhelés veszélye”, „a bőr integritásának megromlásának veszélye”). Világszerte széles körben használt szabvány a NANDA-I terminológia; A beavatkozásokhoz a NIC osztályozásokat, az eredményekhez pedig a NOC osztályozásokat használják. Ezek a terminológiák közös nyelvet biztosítanak, de az egyes betegek helyes diagnózisának kiválasztása klinikai megítélést igényel.

A mesterséges intelligencia meg tud nézni egy betegprofilt, és felidézheti a listát, amelyből „a következő ápolási diagnózisok jöhetnek szóba ezekkel az adatokkal”. Ez a lista egy kiindulópont; A nővér dönti el, melyik illik ehhez a pácienshez, melyik a prioritás, és hogy az adatok valóban alátámasztják-e a diagnózist.

Figyelem: Az AI által javasolt ápolási diagnózis, cél vagy beavatkozás általános ismeretekből származik; Nem ismeri a páciens aktuális adatait, preferenciáit és intézményi standardjait. A terv jelenlegi megvalósítása olyan ellátáshoz vezethet, amely nem felel meg a betegnek, vagy rosszul van priorizálva.

Hogyan tegyünk jó célt

A gondozási terv céljainak mérhetőnek és időhöz kötöttnek kell lenniük. „A beteg meggyógyul” nem cél; nem mérhető. „A páciens 48 órán belül 10 métert képes lesz segítség nélkül járni” – ez egy mérhető cél. A mesterséges intelligencia arra alkalmas, hogy mérhetővé tegye a homályos célokat; Ha azt mondod neki, hogy „írd le ezt a célt mérhetően és időhöz kötött módon”, általános vázlatot fog adni. Ezt a vázlatot a páciens valós helyzetének megfelelően teszi valósághűvé – mert csak az őt ismerő nővér tudja, mire képes a beteg 48 óra alatt.

három mini tok

1. eset – Műtét utáni terv. Egy 68 éves beteg (névtelen), akinél térdprotézis műtétet hajtottak végre. A nővér átadja a profilt az MI-nek, és gondozási terv tervezetet kér. A mesterséges intelligencia felsorolja az „akut fájdalom”, „esés kockázata”, „tevékenység intolerancia” diagnózisait és a megfelelő beavatkozási címeket. Az ápolónő a „bőr integritásának kockázatát” is hozzáadja, felülvizsgálja a fájdalom célpontját a páciens fájdalompontszáma alapján, és a beteg kórtörténete alapján rangsorolja az esés kockázatát. Az AI 30 másodpercre csökkenti az 5 perces piszkozatot; megszemélyesítés és megerősítés a védőnőnél.

2. eset – krónikus beteg. Szívelégtelenségben szenvedő betegeknél az AI „folyadéktúlterhelést” és „tevékenység-intoleranciát” javasol, de mellőzi a napi súlymérés és a folyadékkorlátozási beavatkozást. A nővér emlékszik a létesítmény protokolljára, és hozzáteszi ezt a kritikus beavatkozást. Tanulság: A mesterséges intelligencia listája nem tekinthető teljesnek; hiányozhat.

3. eset – Rossz prioritás. A mesterséges intelligencia a táplálkozási oktatást helyezi előtérbe a cukorbetegeknél, de a páciens vércukorszintje ebben a pillanatban kritikus szinten van. A nővér elsőbbséget ad az azonnali vércukorszint-kezelésre. Tanulság: a rangsorolás klinikai mérlegelést igényel; Az AI nem érzékeli a sürgősséget.

Lépésről lépésre: gondozási terv készítése mesterséges intelligencia segítségével

1. Adatok szerkesztése névtelenül. Diagnózis, anamnézis, jelenlegi leletek, korlátok.
2. Kérjen tervezetet. Lehetséges ápolási diagnózisok, célok, beavatkozások.
3. Alkalmazkodjon ehhez a beteghez. Melyik diagnózis felel meg, melyik élvez elsőbbséget?
4. Hasonlítsa össze az intézményi standarddal. Hiányzik az interferencia, van valami protokoll különbség?
5. Tedd a célokat mérhetővé és reálissá.
6. Feltöltő nővérként erősítse meg és mentse el.

Négy másolható sablon

Feladat: Ápolási terv TERV készítése az alábbi (anonim) betegprofilhoz. Sorolja fel a lehetséges ápolási diagnózisokat, mindegyikhez 1-2 mérhető céllal és beavatkozási témával. A végső diagnózis kiválasztását és az elsőbbséget bízza rám. Profil: [diagnózis, előzmények, jelenlegi leletek, korlátozások]

Feladat: Írja át mérhető és időhöz kötött formában az alábbi homályos ápolási célokat (mit, mennyit, mikor). A realizmus döntését bízd rám. Gólok: [...]

Feladat: Emlékeztessen azokra a beavatkozási témákra, amelyek hiányozhatnak ebből a gondozási tervtervezetből (pl. esés kockázata, bőr integritása, fájdalomkezelés, folyadékmonitorozás, oktatás). Ne töltse ki, csak a hiányzó elemeket jelölje be ellenőrző listaként. Tervezet: [...]

Feladat: Sorolja fel az ehhez a betegprofilhoz javasolt ápolási diagnózisokat ábécé sorrendben, ne sürgősségi és fontossági sorrendben; Magyarázd meg egy mondatban, hogy miért nem hagytam rád az elsőbbségi sorrendet. Profil: [...]

Gyenge felszólítás / Erős felszólítás

Gyenge: "Írjon gondozási tervet ennek a betegnek."

Güçlü: "Készítsen TERVEZETet a következő névtelen műtéti betegprofilhoz, beleértve a lehetséges ápolási diagnózisokat, mindegyikhez 1-2 mérhető célt és beavatkozási címeket. Én döntöm el, hogy melyik diagnózis illik ehhez a pácienshez és a prioritási sorrendhez. Tételezzük fel, hogy nem ismeri az intézmény protokolljában meghatározott beavatkozásokat, és jegyzőkönyvvel kell megerősíteni."

Az erőteljes promptban az AI csontvázat állít elő; a választás, az elsőbbség és a jóváhagyás az ápolóra van bízva.

Gyakori hibák

• A tervezet összetévesztése egy kész tervvel. Az AI csontvázat ad; a megszemélyesítés a nővért illeti.
• Azt hiszem, az AI lista kész. Hiányozhatnak a kritikus kezdeményezések; Hasonlítsa össze az intézményi standarddal.
• A prioritást az AI-ra hagyva. A sürgősségi rangsorolás klinikai megítélést igényel.
• A célok mérhetetlenül hagyása. Minden célnak tartalmaznia kell, hogy mit, mennyit és mikor.
• Nem egyezik a páciens adataival. Az általános információk nem feltétlenül vonatkoznak erre a betegre.

Értékelési szakasz: a terv életben tartása

A gondozási terv nem egyszer megírt és félretett dokumentum; Az értékelés, az ápolási folyamat utolsó lépése, hogy folyamatosan ellenőrizzük, működik-e a terv. A cél megvalósult? Hatékonyak voltak a kezdeményezések? Frissíteni kell a tervet, ha a beteg állapota megváltozott? Ez az a lépés, amely az ellátást életben és valóságban tartja. A mesterséges intelligencia segíthet ebben a szakaszban: olyan értékelési vázlatot tud készíteni, amely összehasonlítja a jelenlegi megfigyeléseket a kitűzött mérhető céllal, olyan keretet biztosítva, mint például „ezt a célt elértük / részben / nem sikerült elérni”. Az igazi értékelés azonban a pácienssel való megfigyelés és klinikai megítélés útján történik; Az AI csak az összehasonlítást szabályozza.

Gyakori hiba, hogy soha nem frissítik az eredetileg megírt tervet műszakonként. Ha ugyanaz a terv marad, függetlenül attól, hogy a beteg állapota jobb vagy rosszabb lesz, a terv többé nem tükrözi a valóságot. Ha rendszeresen felkérjük az MI-t, hogy „hasonlítsa össze a korábbi célokat ezekkel a jelenlegi megfigyelésekkel, amelyeket felül kell vizsgálni”, ez praktikus módja a terv frissen tartásának. Azonban minden felülvizsgálatot a felelős ápolónőnek jóvá kell hagynia.

Prioritás: az a személy, aki sürgősséget érez

Létfontosságú, hogy a karbantartási tervben melyik problémát kezelik először. Elterjedt megközelítés a fiziológiailag életveszélyes problémák (légúti, légzési, keringési) előtérbe helyezése a pszichoszociális vagy hosszú távú problémák előtt. A mesterséges intelligencia előhívhat egy prioritási keretet, de nem tudja érzékelni, hogy az aktuális páciens melyik problémája a legsürgetőbb; mert a sürgősség a páciens aktuális helyzetéből adódik abban a pillanatban. Az oktatás fontos a cukorbetegeknél, de ha a vércukorszint kritikus, akkor először kezelni kell. Az ilyen prioritási döntések klinikai megítélés, nem adatok kérdései. Használja az AI-t prioritásként, ne döntéshozóként.

Tipp: A mesterséges intelligencia segítségével a gondozási terv megírásának leghatékonyabb módja az, ha a rendelkezésére álló „adatokat” adjuk meg, nem a páciens „problémáit”. Ahelyett, hogy megpróbálnánk rávenni az MI-t a diagnózis felállítására, sokkal biztonságosabb, ha azt mondja, hogy „sorolja fel a lehetséges ápolási diagnózisokat a következő adatok és az azokat alátámasztó/cáfoló eredmények alapján”, amely gondolkodásra és választásra kényszerít. Tehát a mesterséges intelligencia nem hoz döntéseket, hanem az Ön megítélését táplálja, és láthatóvá teszi, hogy mely adatok melyik diagnózist támasztják alá. Ez a megközelítés személyesebbé és védhetőbbé teszi a tervet; Mert minden diagnózis mögött konkrét adatok állnak, nem „MI javasolt”.

Összefoglalva

A mesterséges intelligencia felgyorsítja az ellátási terv írását: emlékeztet a lehetséges ápolási diagnózisokra, keretet teremt a céloknak és a beavatkozásoknak, mérhetővé teszi a homályos célokat. A tervet azonban a beteg aktuális adatainak, prioritásainak és intézményi színvonalának megfelelően kell személyre szabni, és a kezelő nővér klinikai megítélésével kell jóváhagyni. A mesterséges intelligencia csontvázakat termel; Az ápolónő rajzolja és írja alá az ellátási térképet.

Pályázati feladat

Kérje meg az AI-t, hogy készítsen gondozási tervet egy (névtelen) beteg számára a saját szolgálatában. Ezután: (1) jelölje be, hogy melyik ápolási diagnózis illik ténylegesen ehhez a pácienshez, (2) tartalmazzon legalább egy hiányzó beavatkozást, (3) tegye mérhetővé az egyik célt, (4) állítsa be a prioritási sorrendet saját klinikai megítélése alapján. Röviden írja le minden változtatás okát.

ellenőrző lista

• [ ] A betegadatokat azonosítás nélkül szerkesztettem.
• [ ] Az AI vázlatot csontvázként kaptam.
• [ ] E páciens alapján választottam ki az ápolási diagnózisokat.
• [ ] A hiányzó kezdeményezéseket a vállalati szabvány szerint teljesítettem.
• [ ] A célokat mérhetővé és reálissá tettem.
• [ ] A fontossági sorrendet klinikai megítélésem alapján határoztam meg.
• [ ] Felelős ápolóként jóváhagytam és rögzítettem a tervet.