Povzetek Želeli smo pripraviti hrvaško različico dveh pomembnih mer izida kolka, Harrisove lestvice kolka (HHS) in lestvice dnevnih aktivnosti Ocene izida kolka (HOS ADL), in preveriti njuno ...veljavnost za uporabo pri starej šili z okvaro kolka. Raziskavo smo izvedli v dveh ustanovah na Hrvaškem. V vzorec smo vključili 94 oseb (36 moškili; povprečna starost 72 let) z okvarami kolka (večinoma osteoartrozo kolka). Notranja skladnost je bila nizka do zmerna za HHS (~ 0,65) in zelo visoka za HOS ADL (> 0,95). V splošnem so bile korelacije dosežkov na HOS ADL z dosežki na lestvicah kakovosti življenja in ocenami bolečine nízke, a statistično značilne, ter skoraj ničelne in niso bile statistično značilne za HHS. Zanesljivost ponovnega testiranja obeh mer izida kolka je bila skoraj popolná (~ 1,00). Ocenjena najmanjša zaznavna sprememba je bila 7,1 za HHS in 3,9 za HOS ADL. Na nobeni od lestvic nismo zaznali učinka tal ali stropa. Potrdili smo zanesljivost in veljavnost hrvaške lestvice HOS ADL, zato priporočamo njeno uporabo v raziskavah in klinični praksi, hrvaška verzija HHS pa je uporabna zgolj za skupinske raziskave.
Povzetek. V zdravstvu in sistemih dolgotrajne oskrbe postaja uporaba tehnologij blagostanja neizbežna. Mednje uvrščamo raznolike tehnološke rešitve za ohranjanje in krepitev zdravja ter večjo vámost ...in samostojnost uporabnikov, ki jim posledično olajšajo tudi vključevanje v družbo. Hkrati vplivajo tudi na prakso zdravstvene nege. Vendar pa je malo znanega о sprejemanju tovrstnih tehnologij med medicinskimi sestrami, ki delajo s starejšimi osebami izven kliničnega okolja. Cilj predstavljenega petstopenjskega pregleda literature je bil odpraviti to vrzel v znanju. Decembra 2022 smo izvedli obsežno iskanje po sedmih bibliografskih podatkovnih zbirkah (MEDLINE, CINAHL, PubMED, Scopus, Proquest Social Sciences Database, APA PsycArticles in SocINDEX) in sivi literaturi, na podlagi katerega smo po zastavljenih kriterijih izbrali 27 publikacij, objavljenih med letoma 2007 in 2022. Na podlagi vsebinske analize, ki smo jo izvedli s pomočjo programa ATLAS.ti 9, smo prepoznali pet kategorij dejavnikov sprejemanja: organizacijske dejavnike, dejavnike, vezane na medicinsko sestro, tehnološke dejavnike, sociálni vpliv ter dejavnike, vezane na pacienta. Osredotočenost na pacienta je bila rdeča nit vseh skupin dejavnikov. V prihodnje bi bilo priporočljivo proučiti dejavnike, ki vplivajo na sprejemanje novih tehnologij s strani medicinskih sester, preden se jih začne uporabljati.
Raziskovanje možnosti, ki jih umetna inteligenca ponuja za reševanje različnih problémov v medicini, predstavlja zelo aktualno področje znanosti. Na področju sodne medicine, ki je izrazito vizualna ...veja medicine tako na makroskopski kot na mikroskopski ravni, so posebej obetavne konvolucijske nevronske mreže, ki imajo odlično sposobnost prepoznave in kategorizacije slikovnega materiala. Specialistu sodne medicine so lahko v pomoč pri ugotavljanju vzrokov smrti, identifikaciji, interpretaciji strelnih ran, določanju časa nastopa smrti in pri kliničnem delu. Vendar pa so metode umetne inteligence na področju sodne medicine v različnih fazah zrelosti za uporabo v realnih delovnih okoliščinah. V splošnem so še posebej uporabne za pregled kompleksnih baz podatkov, ko je potrebno izluščiti določen podatek ali opozoriti na določeno podrobnost, ki bi se lahko izkazala za pomembno pri končni odločitvi oziroma diagnozi. Interpretacija zaključkov algoritmov umetne inteligence pa ostaja v domeni specialista sodne medicine. Umetno inteligenční sistemi imajo tudi slabosti, njihova vpeljava v vsakodnevno delo pa na področju sodne medicine predstavlja še posebej kompleksno nalogo, saj ocena relevantnosti uporabe in sprejemanje takšnega načina dela ni odvisna zgolj od zdravnikov, temveč tudi od sodnikov ter odvetnikov, žrtev in storilcev kaznivih dejanj.
Na področju ustnega zdravja se za različne namene beležijo različni podatki, med drugim za oceno stanja ustnega zdravja prebivalstva in potreb po zdravljenju, za načrtovanje preventivnih programov ...ter za spremljanje delovanja sistema zobozdravstvenega varstva. V Sloveniji obstaja več razpršenih virov in načinov zbiranja podatkov. Namen tega članka je identificirati in na enem mestu zbrati in prikazati vire, ki vsebujejo ključne podatke o ustnem zdravju v Sloveniji. Vire podatkov razdelimo na primarne in sekundarne. Primarni viri v zobozdravstvu se nadalje lahko delijo na podatke raziskav in podatke iz poročanja, na klinične in neklinične podatke ter na podatke glede na populacijsko skupino (otroci, mladostniki, odrasli). Sekundarne vire podatkov najdemo v različnih slovenskih in mednarodnih publikacijah ter podatkovnih zbirkah, ki podatke pridobivajo iz enega ali več primarnih virov. V prihodnje je na področju ustnega zdravja v Sloveniji na nacionalni ravni potrebno vzpostaviti zbiranje, digitalizacijo in sistematizacijo kliničnih podatkov ter vpeljati kontinuirano zbiranje in analiziranje nekliničnih podatkov.
Učno gradivo celovito predstavi področje proučevanja omrežij znanja. Omrežje znanja je formalno definirano kot heterogeno omrežje, sestavljeno iz vozlišč in povezav različnih seman tičnih tipov. Na ...kratko je predstavljena zgodovina raziskovanja omrežij znanja, formalna definicija in temeljne lastnosti. Predstavljeni so primeri uporabe omrežij znanja na področju biomedicine, vključno s pregledom virov podatkov, metodami konstrukcije omrežja (luščenje entitet/relacij, normalizacija in integracija omrežij) ter reprezentacijskim učenjem nad njimi.
Umetna inteligenca prevzema pomembno mesto v zdravstvu, pri čemer je najpogosteje uporabljeno strojno učenje. Na področju psihiatrije opažamo strm porast raziskav o uporabi strojnega učenja predvsem ...z namenom objektivizacije postavljanja psihiatričnih diagnoz in personalizacije zdravljenja. Mejna osebnostna motnja je huda, obremenjujoča in razmeroma pogosta duševna motnja, prizadeti posamezniki pa bi imeli pomembne koristi od zgodnje postavitve diagnoze in optimalnega zdravljenja. Članek predstavlja najnovejše raziskave s področja diagnosticiranja in zdravljenja mejne osebnostne motnje s pomočjo umetne inteligence.
Napovedni modeli uporabljajo različne statistične metode za gradnjo pravil za uvrščanje enot v posamezno skupino na podlagi učnih podatkov. Podatki v praksi običajno niso primerni za postopek gradnje ...pravila, pač pa jih je potrebno predprocesirati. Tak primer so neuravnoteženi podatki, kjer dobimo slabo napovedno točnost za manjši razred, če se razvrščanja lotimo naivno. Z različnimi popravki podatkov se da izboljšati točnost napovednega modela. Toda pri tem je treba paziti, da delovanje razvrščevalca oziroma njegovo točnost pravilno ovrednotimo, saj v primeru napačnega ovrednotenja lahko pride do preoptimistične ocene točnosti napovednega modela. Ta problem podrobno razložimo in prikažemo dejavnike, ki vplivajo na preoptimizem pri ocenjevanju točnosti napovednih modelov. Rezultate ilustriramo na različnih primerih, kjer uporabljamo različne mere napovedne točnosti, različne metode za uravnoteženje podatkov ter različne načine navzkrižnega preverjanja. Rezultati lahko pomagajo razvijalcem napovednih modelov pri pravilnem ovrednotenju dejanske napovedne moči modela oziroma pri razumevanju in kritičnemu ovrednotenju, ali je bila ocena napovedne moči modela izvedena pravilno ali pa so rezultati zaradi napačne izvedbe preoptimistični.
Center za pomoč uporabnikom rešitev eZdravja je ključna komponenta sistema eZdravje v Sloveniji, ki je namenjena vsem uporabnikom tega sistema. Center izvaja tri osnovne naloge. Splošna podpora vsem ...uporabnikom rešitev eZdravja je namenjena zdravstvenim delavcem, administrativnemu osebju, informatikom, ponudnikom programskih rešitev, pacientom in vsem drugim uporabnikom rešitev eZdravja, ki želijo prijaviti motnje v delovanju, potrebujejo pomoč ali zahtevajo informacije v zvezi z delovanjem rešitev eZdravja. Storitev elektronskega naročanja na zdravstvene storitve pomaga pacientom pri naročanju. Podpora pri priklopu v zNET je namenjena izvajalcem zdravstvene dejavnosti pri postopku vključitve v omrežje zNET. Dostopanje do pomoči je možno s spletnim obrazcem, preko elektronske pošte, pogosto zastavljenih vprašanj ali telefona. Na svoji spletni strani Center za pomoč uporabnikom objavlja obvestila, povezana z delovanjem rešitev eZdravja, in semafor o delovanju rešitev. V zadnjih dveh letih je bilo v delo Centra vključenih več novih rešitev. Uporaba je pospešeno narasla - v letu 2021 smo beležili več kot sedemkratno povečanje glede na leto 2020. Prispevek analizira delovanje Centra skozi dinamiko in vsebino obravnavanih zahtevkov in opravljenih storitev. Delovanje Centra je pomembna komponenta uspešne uporaba rešitev eZdravja v Sloveniji, kar se je še posebej izkazalo v času epidemije COVID-19.
Tradicionalno srečanje članov Sekcije za informatiko v zdravstveni negi (SIZN), ki deluje pri Slovenskem društvu za medicinsko informatiko (SDMI), je potekalo 11. novembra 2022 v Termah Zreče kot ..."hibridni" dogodek. Slišali smo zanimive vsebine, ki jih navajamo po vrstnem redu v programu: * Vladislav Rajkovič: Digitalne kompetence v zdravstvene nege v luči umetne inteligence * Jožica Čehovin Zajc, Marija Milavec Kapun: SmartNurse: kaj se lahko naučimo, ko učimo * Tina Kamenšek, Marija Milavec Kapun: GenoNurse - mednarodno partnerstvo za izboljšanje kompetenc študentov zdravstvene nege na področju genomike * Nino Fijačko, Gregor Štiglic, Lucija Gosak: Percepcija uporabe navidezne resničnosti za učenje temeljnih postopkov oživljanja odrasle osebe pri študentih zdravstvene nege: študija uporabnosti * Jerneja Meža, Barbara Smrke: Obrnjeno učenje v okviru študijskega programa Zdravstvena nega * Maja Drešček Dolinar, Nataša Mlinar Reljić, Barbara Donik, Gregor Štiglic: E-učenje študentov zdravstvene nege v času pandemije COVID-19 * Darja Fridau, Cvetka Krel, Sebastjan Bevc: Vključitev negovalnih diagnoz NANDA-I v elektronski zdravstveni zapis * Cvetka Krel, Dominika Vrbnjak, Gregor Štiglic, Sebastjan Bevc: Vsebinska veljavnost slovenske različice vprašalnika »Vprašalnik za merjenje uporabe, kakovosti in zadovoljstva z elektronskim zdravstvenim zapisom z vidika medicinskih sester« * Samanta Mikuletič, Boštjan Žvanut: Informacijska varnostna kultura med zaposlenimi v zdravstveni negi: rezultati preliminarne študije * Aljaž Bajc, Neža Jarc: Organizacija informatike v Covid enoti intenzivne terapije * Mihael Nedeljko, Boris Miha Kaučič: Uporaba informacijsko komunikacijske tehnologije pri starejših odraslih zmanjšuje socialno izolacijo in izboljšuje kakovost življenja * Anže Mihelič, Boštjan Žvanut, Simon Vrhovec: Pametne naprave v pomoč starejšim odraslim * Nives Matko, Marizela Nuhanović, Megi Trojar: Ocena tveganja za nastanek razjede zaradi pritiska * Tjaša Ulčnik, Rok Škedelj: Model za oceno ustreznosti perfuzorja * Maša Zapušek, Klara Vrtačnik: Ocena ogroženosti dializnega bolnika * Alen Lončar, Marija Milavec Kapun: Uporabnost aplikacije NurseCal za izračun odmerkov in pretočnosti zdravil * Uroš Višič: Digitalizacija zdravstveno-vzgojnih vsebin Sole za starše v času pandemije Covid-19 Povzetki in prispevki predstavitev so objavljeni v zborniku srečanja. Zaključek Ob zaključku rednega letnega strokovnega srečanja je potekal sestanek članov SIZN, kjer je predsednik sekcije izr. prof. dr. Boštjan Žvanut podal poročilo o delu SIZN za leto 2022, prav tako so bile opredeljeni načrti in usmeritve za nadaljnje delo SIZN. Program srečanja je bil tudi v tem v letu posredovan v evalvacijo za licenčne točke Zbornice zdravstvene in babiške nege Slovenije - Zveze strokovnih društev medicinskih sester, babic in zdravstvenih tehnikov Slovenije (Zbornice-Zveze). Komisija za oceno ustreznosti stalnega strokovnega izpopolnjevanja, imenovana s strani Zbornice-Zveze, je programu SIZN 2022 dodelila 6 licenčnih točk za pasivne udeležence in 10 licenčnih točk za aktivne udeležence. Zaključki srečanja in ključne ugotovitve se nanašajo na dopolnjevanje kompetenc s področja zdravstvene nege, ki jih zahteva uporaba sodobnih IKT rešitev, in pomen pedagoškega dela na tem področju ter razvoj IKT rešitev za učenje in poučevanje (navidezna resničnost, obrnjeno učenje), izpostavili pa smo tudi pomen usposabljanja pacientov na področju informacijske in zdravstvene pismenosti. Zahvala Hvaležni smo vsem članom SIZN za skupno rast, podporo in zaupanje.
V zadnjih letih smo priča hitremu razvoju informacijskih in komunikacijskih tehnologij, ki se uporabljajo v zdravstvenih sistemih. Obdobje pandemije Covid-19 in s tem povezano socialno distanciranje ...je digitalizacijo zdravstva še dodatno pospešilo. Preko projekta eZdravje je slovenski zdravstveni sistem pridobil številne sodobne in večstransko uporabne informacijske rešitve, ki jih v vsakodnevni praksi uporabljamo tudi v družinski medicini. Ob upoštevanju pravil komuniciranja in določenih omejitev je telemedicinska oblika svetovanja in zdravljenja lahko klinično strokovna, varna, enostavna, dostopna in pomeni prihranek časa in stroškov. Telemedicinske storitve lahko pripomorejo k boljšemu življenju prebivalstva, zato je njihova vloga pri obravnavi pacientov tudi v prihodnosti nepogrešljiva. Za kakovostno in varno obravnavo pacientov je potrebno poskrbeti za ustrezno tehnološko podporo, dodatno izobraževanje in usposabljanje zdravstvenih delavcev, izdelavo poenotenih protokolov in standardov obravnave ter razrešitev problema varovanja osebnih podatkov.
