Tresna: NEO-DEER: A Web-Tool for Machine Learning-Oinarritutako Medication Error PredictionBertsioa: 1.0Argitaratuta: 2022-01-06Laguntzaileak: Nadir Yalcin, PhD Merve Kasikci, MSc Hasan Tolga Celik, Assoc Prof, MD Karel Allegaert, Prof, MD Kutay Demirkan, Prof, PharmD Sule Yigit, Prof, MD Murat Yurdakok, Prof, MDLogo Diseinatzailea: Nuri BeydemirDeskribapena: 17 hilabetetan zehar NICUko 412 pazienteren 11.908 botika-eskaera aztertu zituen pediatriako farmazialari kliniko batek. Paziente horietatik 174tan (%42,2), medikuarengandik sortutako botika-akats mota bat (errezeta- eta jarraipen-prozesua) gutxienez zehaztu zen. Era berean, paziente horietatik 235etan (% 57,0), erizainarengandik sortutako botika-akats mota bat (prestaketa eta administrazio-prozesua) gutxienez zehaztu zen. Datu hauekin ikaskuntza automatikoan oinarritutako botiken erroreak iragartzeko tresna bat garatu zen. Iragarpen-balio positiboa eta AUC balioa 0,944 eta 0,920 dira, hurrenez hurren. Botiken akatsak gertatu baino lehen saihestu daitezkeela kalkulatzen da, doako, erabilerraza, lineako, erregistratuta ez dagoen eta errendimendu handiko web-tresna hau erabiliz, UZTetan ingresatutako paziente bakoitzaren sendagai-akatsak iragartzen dituena.
Azken eguneratzea
2023(e)ko uzt. 30(a)