Digital training platform for interpreting radiographic images of the chest

Introduction: Time delays and errors exist which lead to delays in patient care and misdiagnosis. Reporting clinicians follow guidance to form their own search strategy. However, little research has tested these training guides. With the use of eye tracking technology and expert input we developed a digital training platform to be used in chest image interpretation learning. Methods: Two sections of a digital training platform were planned and developed; A) a search strategy training tool to assist reporters during their interpretation of images, and B) an educational tool to communicate the search strategies of expert viewers to trainees by using eye tracking technology. Results: A digital training platform for use in chest image interpretation was created based on evidence within the literature, expert input and two search strategies previously used in clinical practice. Images and diagrams, aiding translation of the platform content, were incorporated where possible. The platform is structured to allow the chest image interpretation process to be clear, concise and methodical. Conclusion: A search strategy was incorporated within the tool to investigate its use, with the possibility that it could be recommended as an evidence based approach for use by reporting clinicians. Eye tracking, a checklist and voice recordings have been combined to form a multi-dimensional learning tool, which has never been used in chest image interpretation learning before. The training platform for use in chest image interpretation learning has been designed, created and digitised. Future work will establish the efficacy of the developed approaches

Sistema de informação para a gestão de avaliações em tecnologias de apoio

Comunicação apresentada no Iberdiscap2011- VI Congreso Iberoamericano de Tecnologías de Apoyo a la Discapacidad, Palma de Maiorca (Espanha),16-17 de Junho 2011.Neste artigo apresentamos uma aplicação informática para o Centro de Paralisia Cerebral de Beja que possa responder às necessidades identificadas pelos seus técnicos na realização de avaliações com vista ao aconselhamento de tecnologias de apoio aos seus clientes. Por tal, a aplicação tem como objectivo diminuir o tempo de apreciação dos processos de pedido de avaliação, consolidar toda a informação do cliente num único repositório, fomentar a redução da circulação de papel e facilitar o registo de conclusões das avaliações, assim como, a elaboração de relatórios

An Online Evidence-Based Decision Support System for Distinguishing Benign from Malignant Vertebral Compression Fractures by Magnetic Resonance Imaging Feature Analysis

Decision support systems have been used to promote the practice of evidence-based medicine. Computer-assisted diagnosis can serve as one element of evidence-based radiology. One area where such tools may provide benefit is analysis of vertebral compression fractures (VCFs), which can be a challenge in MRI interpretation. VCFs may be benign or malignant in etiology, and several MRI features may help to make this important distinction. We describe a web-based decision support system for discriminating benign from malignant VCFs as a prototype for a more general diagnostic decision support framework for radiologists. The system has three components: a feature checklist with an image gallery derived from proven reference cases, a prediction model, and a reporting mechanism. The website allows users to input the findings for a case to be interpreted using a structured feature checklist. The image gallery complements the checklist, for clarity and training purposes. The input from the checklist is then used to calculate the likelihood of malignancy by a logistic regression prediction model. Standardized report text is generated that summarizes pertinent positive and negative findings. This computer-assisted diagnosis system demonstrates the integration of three areas where diagnostic decision support can aid radiologists: first, in image interpretation, through feature checklists and illustrative image galleries; second, in feature-based prediction modeling; and third, in structured reporting. We present a diagnostic decision support tool that provides radiologists with evidence-based guidance for discriminating benign from malignant VCF. This model may be useful in other difficult-diagnosis situations and requires further clinical testing

Columna metastásica: diagnóstico y acuerdo interobservador en diagnóstico por la imagen

Tesis por compendio de publicaciones[ES] Objetivos específicos: - La estadificación de las metástasis vertebrales, valorado de manera separada mediante dos escalas distintas; Tomita y de Bauer. - La existencia de compresión medular, valorada mediante la versión española de la “Spinal cord compression scale” (ESCC) - La existencia de inestabilidad metastásica, valorada mediante la versión española del escala de inestabilidad de columna vertebral neoplásica (SINS) y comparación con el patrón de referencia del comité de tumores local. - En las fracturas vertebrales acuerdo en diagnóstico debido a osteoporosis (FOV) o debido a metástasis vertebral (FMV), en los principales signos radiológicos y determinar si el hecho de que el especialista que interpreta la imagen conozca los eventuales antecedentes oncológicos del paciente, modifica su diagnóstico

Impacto de sistemas computadorizados de apoio a decisão clínica aplicados ao processo de uso de medicamentos e farmácia clínica

Orientador : Prof. Dr. Cassyano Januário CorrerCoorientador : Prof. Dr. Fernando Fernandez-LlimosTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Saúde, Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas. Defesa: Curitiba, 04/08/2017Inclui referências ao final de cada capítuloResumo: ANTECEDENTES: A qualidade dos cuidados prestados nas instituições de saúde ainda é aquém do ideal. Ainda existe uma lacuna importante entre as evidências e a prática clínica. A tecnologia da informação é uma alternativa para melhorar a qualidade e segurança dos cuidados em saúde. Os sistemas computadorizados de apoio à decisão clínica (CDSS) são softwares projetados para ajudar os profissionais de saúde com decisões clínicas diárias. Esses sistemas podem ser aplicados a diferentes etapas do cuidado. OBJETIVO: Os objetivo s principais desse trabalho foram mapear as características preditoras da performance dos CDSS e avaliar o impacto dos CDSS aplicados ao processo de uso de medicamentos e a farmácia clínica em desfechos do paciente. METODOS: Para o mapeamento das características preditoras da performance do CDSS e determinação do impacto de sistemas aplicados ao processo de uso de medicamentos e farmácia clínica , partindo de duas estratégias de busca, foram realizadas quatro overviews de revisões sistemáticas (RS). Para tal, busca sistematizada foi realizada no Medline . Os processos de identificação, triagem, elegibilidade e inclusão foram realizados em duplicata, e seguiram as recomendações PRISMA e Cochrane. A avaliação de qualidade das RS foi realizada através do R - AMS TAR . RESULTADOS: Dezenove RS foram incluídas para o mapeamento de características determinantes da performance dos CDSS. Nove características foram consideradas essenciais para a performance dos CDSS. Três foram repetidamente mencionadas nas revisões incluídas e merecem atenção: provisão automática de recomendações pelo sistema, provisão de suporte a decisão no tempo e local da tomada de decisão e provisão de recomendação e não apenas avaliação. Treze características foram consideradas desejáveis. Quarenta e quatro RS foram incluídas para avaliação de desfechos de processo e 32 para avaliação de desfechos clínicos, humanísticos e econômicos. A maioria dos CDSS aplicados ao uso de medicamentos (62%) demonstrou benefícios em desfechos de processo. As etapas de prescrição e administração foram particularmente beneficiadas pela introdução de CDSS. Os principais desfechos positivos providos pelos CDSS foram: melhora da qualidade da prescrição e redução da taxa de erros. Na avaliação ECHO, a maior parte dos CDSS fo i aplicada ao processo de prescrição. Menos de 50% (14/32 - 43,75%) das revisões incluídas apresentaram impacto positivo em algum desfecho do paciente. Os principais benefícios promovidos pelo CDSS foram em desfechos clínicos, tais como redução na morbidade por doenças crônicas e melhora na segurança do paciente. Mudanças em desfechos humanísticos e econômicos foram pouco mencionadas. Onze revisões foram incluídas no mapeamento de desfechos relacionados à CDSS aplicados a farmácia clínica. A revisão da farmacoterapia foi o serviço farmacêutico clínico em que os CDSS foram mais utilizados. A maior parte das revisões incluídas (6 de 11) indicaram benefícios em desfechos de processo. Três revisões sistemáticas avaliaram o impacto de CDSS aplicados à SFC em desfechos clínicos, com resultados positivos. Nenhuma das revisões incluídas avaliou desfechos clínicos e econômicos. CONCLUSÃO: CDSS aplicados ao processo de uso de medicamentos e a farmácia clínica são intervenções promissoras para a melhora na qualidade do cuidado, com benefícios importantes em desfechos de processo. A escassez de evidências não permitiu conclusões robustas em relação ao impacto dos CDSS em desfechos clínicos, humanísticos e econômicos. A observância das características preditoras de performance dos CDSS para o planejamento de novos sistemas e reestruturação dos vigentes pode ser uma alternativa para aumentar sua efetividade. PALAVRAS - CHAVE: Sistemas Computadorizados de Apoio a Decisão Clínica; Sistemas de Informação em Saúde ; Processo de Uso de Medicamentos; Farmácia Clínica; Revisão sistemáticaAbstract: BACKGROUND: The quality of care provided in health institutions is still far from ideal. T here is still an important gap between evidence and clinical practice. Information technologies are an alternative to improve the quality and safety of health care. Computerized decision support systems are software designed to assist health professionals with daily clinical decisions. These systems can be applied to different stages of care. OBJECTIVES: The main objectives of this study were to map the predictive characteristics of CDSS performance and to determine the impact of CDSS applied to the Medicine - use process and clinical pharmacy on patient outcomes. METHODS: For the mapping of the predictive characteristics of the CDSS performance and determination of the impact of systems applied to the process of drug use and clinical pharmacy, two overviews of systematic reviews (RS) were performed, based on two search strategies. For this, systematized search was performed in Medline. The identification, screening, eligibility and inclusion processes were performed in duplicate, following the PRISMA and Cochrane recommendations. The quality evaluation of RS was performed through R - AMSTAR. RESULT S : 19 systematic reviews were included for the mapping of determining characteristics of CDSS performance. Nine characteristics were considered essential for CDSS performance. Three were repeatedly mentioned in the included reviews: the automatic provision of decision support; provision of decision support at the time and location of the decision - making process; and provision of a recommendation, not just an assessment; Thirteen characteristics were considered desirable. 44 systematic reviews were included for evaluation of process outcomes and 32 for evaluation of clinical, humanistic and economic outcomes. Most CDSS applied to Medicine - use process (62%) demonstrated be nef its in process outcomes. Prescription and administration stages were particularly benefited by the introduction of CDSS. The main positive outcomes provided by the CDSS were: improvement in the quality of prescription and reduction of the rate of medication errors. In the ECHO assessment, most CDSSs CDSSs were applied to the prescription process. Less than 50% (14/32 - 43.75%) of the included reviews had a positive impact on some outcome of the patient. The main benefits promoted by the CDSS were in clinical o utcomes, such as reduction in morbidity due to chronic diseases and improvement in patient safety. Changes in humanistic and economic outcomes have been little mentioned. Eleven systematic reviews were included in the mapping of CDSS - related outcomes applied to clinical pharmacy. The medication review was the clinical pharmaceutical services (CFS) where CDSS were most frequently used. Most of the included reviews (7 of 11) indicated benefits in process outcomes. Three systematic reviews evaluated the impact of CDSS applied to CFS on clinical outcomes, with incipient results. None of the included reviews evaluated clinical and economic outcomes. CONCLUSION : CDSS app lied to the Medicine - U se process and clinical pharmacy are promising interventions for improving quality of care, with important benefits in process outcomes. The shortage of evidence did not allow robust conclusions regarding the impact of CDSS on clinical, humanistic and economic outcomes. The observance of the predictive characteristics of CDSS performance for the planning of new systems and the restructuring of existing ones can be an alternative to increase its effectiveness. KEYWORDS : Computerized Clinical Decision Support Systems ; Health Information Systems; Medicine - use process ; Clinical Pharmacy; Systematic review