Cada
medición
respiratoria
importa
La frecuencia respiratoria es uno de los primeros indicadores clave del deterioro del paciente
La evaluación precisa y el informe coherente de la frecuencia respiratoria son extremadamente importantes para detectar el deterioro del paciente de manera temprana. Sin embargo, la medición manual de la frecuencia respiratoria puede llevar mucho tiempo y ser abrumadora1. Nuestra solución para la detección temprana del deterioro del paciente automatiza tanto la recopilación como la transmisión de las mediciones de la frecuencia respiratoria, así como los cálculos de puntuación de alerta temprana, para ayudar a reducir el estrés y mejorar el flujo de trabajo de los equipos de atención que dependen de la medición y el registro manuales.
Identifique a los pacientes en riesgo de deterioro mediante la automatización de la medición de la frecuencia respiratoria
Solo la aparición de una frecuencia respiratoria por encima de 27 respiraciones por minuto durante un período de 72 horas es un predictor de paro cardíaco en los servicios de hospitalización2 y casi 440.000 muertes prevenibles cada año en los Estados Unidos son atribuibles a la falta de detección de deterioro temprano por parte de una enfermera registrada o un médico3. Cada medición cuenta, sin embargo, no es fácil de lograr en una población de pacientes cada vez mayor y más compleja. Una encuesta reciente de enfermeras de hospitalización encontró que muchas consideran que la medición de signos vitales consume mucho tiempo y es abrumadora, y que la frecuencia respiratoria fue el único parámetro registrado menos del 50% del tiempo4.
La solución IntelliVue Guardian adquiere automáticamente los signos vitales, incluida la frecuencia respiratoria, calcula una puntuación de alerta temprana, la muestra en el punto de atención y notifica a los cuidadores responsables para que intervengan rápidamente.
La educación y la capacitación son críticas
La medición manual de la frecuencia respiratoria puede presentar desafíos para los proveedores de atención a la hora de detectar el deterioro del paciente:
El 60% confía en la saturación de oxígeno para evaluar la disfunción respiratoria5
El 57% percibió los cambios en la presión arterial como el primer indicador de deterioro5
El 27,4% realiza estimaciones rápidas de la frecuencia respiratoria5
Crear conciencia sobre la importancia de la monitorización respiratoria en las unidades de cuidados no críticos y convertirlo en parte de su estándar de atención puede ayudar a terminar con las muertes evitables.6, 7
La detección temprana automatizada marca una diferencia significativa
La implementación de un sistema electrónico automatizado de notificación y monitoreo de signos vitales para señalar el deterioro clínico en los pacientes del área de hospitalización se asoció con mejoras significativas en los resultados clínicos clave centrados en el paciente.
20% de reducción de la mortalidad hospitalaria, incluidos los reingresos8
35% de reducción del eventos adversos severos8
66% de reducción en mortalidad en UCI de pacientes transferidos a la UCI8
Reducción del 86% de Paros Cardiopulmonares8
Para ver los resultados completos, consulte el estudio clínico:
Puntuación de alerta temprana automatizada
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Detecte rápidamente el deterioro del paciente a través de puntajes de alerta temprana automatizados y envíe notificaciones oportunas y adecuadas a los equipos de respuesta rápida.
Referencias 1. Mok, W et al. Attitudes towards vital signs monitoring in the detection of clinical deterioration: scale development and survey of ward nurses. Int J Qual Health Care (2015) 27 (3): 207-213. 2. Fieselmann JF, Hendryx MS, Helms CM, et al. Respiratory rate predicts cardiopulmonary arrest for internal medicine patients. J Gen Intern Med 1993; 8: 354-360. 3. HealthGrades, Inc: Third Annual Patient Safety in American Hospitals Study. April 2006 4. Hogan, J. Respiratory assessment. Why don't nurses monitor the respiratory rates of patients? British Journal of Nursing, 15(9) 489–492. 5. Mok, W et al. Attitudes towards vital signs monitoring in the detection of clinical deterioration: scale development and survey of ward nurses. Int J Qual Health Care (2015) 27 (3): 207-213. 6. Christmas, A. el al. Trauma Intensive Care Unit ‘Bouncebacks’: Identifying Risk Factors for Unexpected Return Admission to the Intensive Care Unit. The American Surgeon, Volume 80, Number 8, August 2014, pp. 778-782(5) 7. Schein, RM, el al. Clinical antecedents to in-hospital cardiopulmonary arrest. Chest 1990; 98: 1388-92 8. Subbe, C.P., Duller, B. & Bellomo, R. Crit Care (2017) 21: 52. doi:10.1186/s13054-017-1635-z
