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Notificación Automática de Accidentes

Imagen: Hypervision/Bigstock.com
Fuente: EMS World

Los resultados de un estudio reciente sugieren que la tecnología avanzada de notificación automática de accidentes (AACN), que envía los datos de telemetría en el caso de un accidente de vehículo de motor, se puede utilizar para predecir con precisión la gravedad de las lesiones de los ocupantes del vehículo.
La investigación por Stewart Wang, MD, PhD, director del Programa de Investigación de Lesiones y Educación de la Universidad de Michigan y un cirujano de trauma, analizó los datos de 836 vehículos con capacidades de OnStar AACN que estuvieron involucrados en accidentes que involucran a 924 ocupantes entre enero de 2008 y agosto de 2011.
Wang utiliza un algoritmo para analizar tres tipos de datos de cada accidente: factores protectores, factores de vehículos y factores de ocupantes. Los resultados del algoritmo se utilizaron luego para predecir si cada uno de los ocupantes del vehículo se reunió con el 20% o más alto riesgo de tener un Injury Severity Score (ISS) de 15+, que es el umbral fijado por el Grupo Nacional de Expertos en Triage campo para el transporte urgente un centro de trauma.
La exactitud de los datos AACN
El Wang et al. estudio 1 demostró que cuando se conocen el sexo y la edad de los ocupantes del vehículo, el algoritmo podría utilizar los datos para predecir qué AACN ocupantes tenían una alta probabilidad de lesiones graves con una sensibilidad del 64% y una especificidad del 96%. Sin información sobre la edad y el género, la sensibilidad fue del 45% mientras que la especificidad fue del 98%.
"Sesenta y tres por ciento de sensibilidad puede no sonar como un número impresionante, pero cuando nos fijamos en la experiencia de los últimos cuatro o cinco décadas, es una mejora significativa", dice Wang. "Incluso el personal capacitado es no más de 40% -50% de precisión en la selección de los pacientes con lesiones graves.
"En el pasado, el EMS no suele recibir datos AACN o si lo hicieron, fueron debidamente escéptica porque era una predicción que no fue probada. Pero con este nuevo juicio, sabemos que deberíamos tomar muy en serio AACN. Si el vehículo está informando que existe un alto riesgo de lesiones graves, se debe comprobar que el informe al menos tan o más preciso que su mejor amigo ".
Un panel de expertos en tecnología de la AACN y el triaje de pacientes han hecho recomendaciones sobre la información que debe transmitir un vehículo en caso de un accidente, que incluyen:
·         Si el accidente incluye múltiples impactos,
·         el cambio del vehículo en la velocidad,
·         La dirección principio de la fuerza,
·         Sea o no el cinturón de seguridad estaban en uso, y
·         El tipo de vehículo.
AACN PARA AYUDAR A LOS SERVICIOS DE EMERGENCIAS
Para ayudar el EMS, 9-1-1 y profesionales de la medicina de emergencia a aprender más acerca de la tecnología AACN y las implicaciones de la AACN datos de accidentes, estará disponible un nuevo programa de formación en línea, de una hora este verano en http://www.aacnems.com . Este curso enseña a los profesionales de los SEM y los directores médicos sobre la biomecánica de las lesiones por accidentes, la investigación que apoya la validez de las predicciones de AACN, cómo los datos pueden ser utilizados para predecir la gravedad de la lesión y cómo integrar estos datos en los sistemas locales de EMS.
El programa de formación en línea está soportada por el Colegio Americano de Médicos de Emergencia (ACEP) y la Asociación Nacional de Médicos de EMS (NAEMSP), con fondos de la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico (NHTSA).
Scott Sasser, MD, director asociado de Programas Internacionales del Centro para el Control de Lesiones de la Universidad de Emory y el investigador principal en el curso de formación ACEP / NAEMSP, dice: "Creo que la parte fundamental que nosotros, como profesionales de los SEM, directores médicos y 9 -1-1 directores de los centros necesitan aprender acerca de esta nueva tecnología que está ahí fuera y creciendo en prevalencia. Necesitamos saber cómo la información suministrada por el vehículo no sólo puede ayudar a identificar los patrones de lesión, pero también puede ayudar con todo, desde la asignación de recursos para la toma de decisiones de destino ".
Sasser, que es también un médico de urgencias, señala que los datos AACN ofrece EMS y el personal del 9-1-1 tres ventajas principales a la hora de responder a un accidente. AACN proporciona una notificación más rápida del accidente, la información sobre la ubicación exacta del accidente, y los datos de telemetría, que se puede utilizar para predecir la gravedad de la lesión e incluso los patrones de lesiones basados ​​en la ingeniería del automóvil y la mecánica del accidente.
"Siempre necesitaremos la experiencia de los profesionales en el campo para interpretar los datos, sacar a la gente de los vehículos, evaluar de forma segura, y el transporte y tratarlos en el camino", dice Sasser. "Pero los datos que podemos obtener de la AACN añade información importante para los puntos de datos que podemos conseguir en el campo. Estos datos pueden ayudarnos a asignar los recursos adecuados a la escena ".
AACN Visión general del curso
Para ayudar el EMS, 911 y otros profesionales médicos a aprender más acerca de la tecnología AACN y las implicaciones de los datos de accidentes de AACN, un nuevo programa de formación en línea de una hora estará disponible este verano en http://www.aacnems.com . Este curso ofrece a los directores médicos, personal de EMS y 9-1-1 directores de una introducción a los datos de accidentes de telemetría del vehículo y una comprensión de lo que sucede en un accidente. El curso también examina la ciencia detrás de los algoritmos predictivos de gravedad de la lesión AACN, ¿cómo encaja en AACN Trauma Directrices de Triage de Campo del CDC, y el futuro de la AACN y cómo esta tecnología está siendo implementado en los sistemas locales.
AACN interesados ​​en el proyecto
El proyecto de Notificación automática avanzada de colisión es una asociación entre el Colegio Americano de Médicos de Emergencia y la Asociación Nacional de Médicos de EMS y está financiado por la Administración Nacional de Seguridad Vial.
Otras partes interesadas en el proyecto son: Academia Americana de Pediatría, el Colegio Americano de Cirujanos / Comité de Trauma, la Asociación de Funcionarios de Comunicaciones de Seguridad Pública, la Asociación Internacional de Jefes de Bomberos, de la Academia Nacional de Emergencia Médica de Despacho, Asociación Nacional de EMS Los educadores, Asociación Nacional de EMS Physicians, Asociación Nacional de Técnicos médicos de emergencia, Asociación Nacional de funcionarios estatales de EMS, Asociación Nacional de Números de emergencia, los proveedores y fabricantes de automóviles AACN, incluyendo OnStar, Ford, SiriusXM y otros grandes fabricantes de automóviles, que se enumeran en aacnems.com .

Nuevas investigaciones muestran que los sistemas de notificación automática de accidentes se pueden utilizar para predecir con precisión la gravedad de las lesiones de los ocupantes del vehículo en accidentes automovilísticos. Estas primeras notificaciones pueden ayudar a los equipos de EMS saben gravedad de la lesión probable y el número de ocupantes lesionados antes de que lleguen a la escena y dirigir una respuesta más informada EMS.
Referencia
1. SC Wang, CJ Kohoyda-Inglis, JB MacWilliams, et al. Resultados de la primera prueba de campo de telemetría daño basada Gravedad predicción. Disponible

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