Cross-Mapping Study of Nursing Practice Terms from a Brazilian Hospital Database.

OBJECTIVE: To perform a cross-mapping study between nursing documentation from a Electronic Health Record (EHR) of a Brazilian hospital and four nursing terminology systems. METHOD: Descriptive, quantitative and retrospective study. RESULTS: The EHR presents a total of 247 anamnesis / physical examination terms, 75 nursing diagnoses, and 205 nursing interventions terms to nurses make their choice. CONCLUSION: Authors strongly recommend that attempts in building more usable and friendly EHRs for clínical care practice documentation consider classification systems structures in their development, to ensure complete, safe, evidence-based and comparable registries.

Implementation of an Artificial Intelligence Algorithm for sepsis detection.

OBJECTIVES: to present the nurses' experience with technological tools to support the early identification of sepsis. METHODS: experience report before and after the implementation of artificial intelligence algorithms in the clinical practice of a philanthropic hospital, in the first half of 2018. RESULTS: describe the motivation for the creation and use of the algorithm; the role of the nurse in the development and implementation of this technology and its effects on the nursing work process. FINAL CONSIDERATIONS: technological innovations need to contribute to the improvement of professional practices in health. Thus, nurses must recognize their role in all stages of this process, in order to guarantee safe, effective and patient-centered care. In the case presented, the participation of the nurses in the technology incorporation process enables a rapid decision-making in the early identification of sepsis.

Implementation of an Artificial Intelligence Algorithm for sepsis detection / Implantación de Algoritmo de Inteligencia Artificial para la detección de la sepsis / Implantação de algoritmo de inteligência artificial para detecção da sepse

ABSTRACT Objectives: to present the nurses' experience with technological tools to support the early identification of sepsis. Methods: experience report before and after the implementation of artificial intelligence algorithms in the clinical practice of a philanthropic hospital, in the first half of 2018. Results: describe the motivation for the creation and use of the algorithm; the role of the nurse in the development and implementation of this technology and its effects on the nursing work process. Final Considerations: technological innovations need to contribute to the improvement of professional practices in health. Thus, nurses must recognize their role in all stages of this process, in order to guarantee safe, effective and patient-centered care. In the case presented, the participation of the nurses in the technology incorporation process enables a rapid decision-making in the early identification of sepsis.

RESUMEN Objetivos: presentar la experiencia de enfermeros con innovaciones tecnológicas computacionales en el apoyo a la identificación precoz de la sepsis. Métodos: relato de experiencia de pre y post implantación de algoritmos basados en inteligencia artificial para la práctica clínica en un hospital filantrópico, en el primer semestre de 2018. Resultados: describen la motivación para la creación y uso del algoritmo; el papel del enfermero en el desarrollo e implantación de esa tecnología y sus efectos en el proceso de trabajo de la enfermería. Consideraciones Finales: las innovaciones tecnológicas necesitan contribuir a la mejora de las prácticas profesionales en salud, así que los enfermeros deben reconocer su papel en todas las etapas de este proceso, con el fin de garantizar el cuidado seguro, efectivo, centrado en el paciente. En el caso presentado, la participación de los enfermeros en el proceso de incorporación tecnológica potencializa la rápida toma de decisión en la identificación precoz de la sepsis.

RESUMO Objetivos: apresentar a experiência de enfermeiros com inovações tecnológicas computacionais no apoio à identificação precoce da sepse. Métodos: relato de experiência de pré e pós-implantação de algoritmos baseados em inteligência artificial para a prática clínica em um hospital filantrópico, no primeiro semestre de 2018. Resultados: descrevem a motivação, para criação e uso do algoritmo, o papel do enfermeiro no desenvolvimento e na implantação dessa tecnologia e os seus efeitos no processo de trabalho da enfermagem. Considerações Finais: inovações tecnológicas precisam contribuir para a melhoria das práticas profissionais em saúde. Assim, enfermeiros devem reconhecer seu papel em todas as etapas desse processo, de modo a garantir o cuidado seguro, efetivo, centrado no paciente. No caso apresentado, a participação dos enfermeiros no processo de incorporação tecnológica potencializa a rápida tomada de decisão na identificação precoce da sepse.

Registros de enfermagem na deterioração clínica: proposta baseada no sistema de cuidados clínicos / Nursing records in clinical deterioration: proposal based on the clinical care system

Resumo: Estudo que faz parte do projeto de pesquisa Inteligência Artificial e o gerenciamento de pacientes com sepse: sua influência na tomada de decisão, intervenções e resultados de enfermagem, da linha de pesquisa Gerenciamento de Serviços de Saúde e Enfermagem. Compreende a validação de uma proposta para registros de cuidados de enfermagem contendo diagnósticos, resultados esperados, resultados atuais, intervenções e ações de enfermagem para pacientes com deterioração clínica utilizando o Sistema de Classificação de Cuidados Clínicos. Contribui para o aprimoramento da tomada de decisão do enfermeiro e na melhoria dos fluxos da informação sobre os cuidados prestados aos pacientes com deterioração clínica. Trata-se de um estudo com método misto do tipo exploratório descritivo desenvolvido em quatro etapas: na primeira, foram identificados e quantificados os registros de Processo de Enfermagem realizados para pacientes com deterioração clínica, disponíveis no prontuário eletrônico da instituição coparticipante; na segunda, o mapeamento cruzado dos termos de anamnese e exame físico, diagnósticos e intervenções de enfermagem de pacientes com deterioração clínica cadastrados no prontuário eletrônico da instituição coparticipante com os termos propostos pelo Sistema de Classificação de Cuidados Clínicos; na terceira, a elaboração de uma proposta de diagnósticos, resultados esperados, resultados atuais, intervenções e ações de enfermagem para pacientes com deterioração clínica, de acordo com o Sistema de Classificação de Cuidados Clínicos; e na quarta, a validação desta proposta com especialistas. Aos resultados da validação foi aplicado o Índice de Validação de Conteúdo (IVC) e realizada análise por meio de estatística descritiva. O IVC global foi de 0,80, concluindo-se então que o estudo alcançou seu objetivo de validar uma proposta de registros de enfermagem para deterioração clínica baseada no Sistema de Classificação de Cuidados Clínicos considerada adequada para uso pelos especialistas avaliadores.

Abstract: Study part of the research project Artificial Intelligence and the management of patients with sepsis: influence on nursing decision making, interventions, and outcomes, from the Health Services and Nursing Management research line. It comprises the validation of a proposal for nursing care records containing diagnoses, expected results, current results, interventions and nursing actions for patients with clinical deterioration, using the Clinical Care Classification System. It contributes to the improvement of nurses' decision making and the improvement of information flows about the care provided to patients with clinical deterioration. This is a descriptive exploratory mixed-method study developed in four stages: In the first, the Nursing Process records for patients with clinical deterioration, available in the electronic medical record of the co-participating institution, were identified and quantified; in the second, the cross-mapping of anamnesis and physical examination terms, diagnoses and nursing interventions of patients with clinical deterioration registered in the electronic file of the co-participant institution with the terms proposed by the Clinical Care Classification System was performed; in the third, a proposal of diagnoses, expected results, current results, interventions and nursing actions for patients with clinical deterioration, according to the Clinical Care Classification System was elaborated; and in the fourth, the proposal was validated by expert professionals. To the validation results, the Content Validation Index (CVI) was applied and then analyzed by descriptive statistics. The overall CVI was 0.80, leading to the conclusion that the proposal for clinical deterioration nursing records based on the Clinical Care Classification System was considered appropriate for use by the evaluating specialists.