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背景：修正された早期警告スコア（MEWS）は、重度で生命を脅かすイベントを受ける前に、臨床的に劣化する患者の迅速な認識を提供するために設定されました。この研究の目的は、病棟の劣化後患者の悪化を特定する際のMEWSの有用性を説明することを目的としています。 方法：2000年から2017年にかけて広東州人民病院でのホイップル手術後の患者の重要なパラメーターと術後の重度の有害事象との関係を分析するための研究を実施しました。遡及的研究では、236ホイップルの合計13,651セットの重要なパラメーターの合計13,651セット術後患者が含まれていました。その後、MEWSスコアリングシステムを適用し、患者の最終イベントと高度な数学モデルの評価におけるMEWSの精度を調査しました。その後、MEWSをWard警告システムに入れ、将来の研究の結果に再びMEWSの精度を確認しました。 結果：90.86-91.23％の精度、83.04-90.88％の感度、および90.85-95.73％の特異性で術後合併症を予測する能力を評価しました。 結論：MEWSモデルを適用して、合併症のリスクがあるホワイプル後の患者を特定しました。MEWS≥2が1つ以上になると、有害事象を最小限に抑えるために介入が必要になりました。私たちのデータは、MEWSが高度な数学モデルに匹敵することを示唆していますが、MEWSは実行しやすく、より一般的に適用可能です。
背景：修正された早期警告スコア（MEWS）は、重度で生命を脅かすイベントを受ける前に、臨床的に劣化する患者の迅速な認識を提供するために設定されました。この研究の目的は、病棟の劣化後患者の悪化を特定する際のMEWSの有用性を説明することを目的としています。 方法：2000年から2017年にかけて広東州人民病院でのホイップル手術後の患者の重要なパラメーターと術後の重度の有害事象との関係を分析するための研究を実施しました。遡及的研究では、236ホイップルの合計13,651セットの重要なパラメーターの合計13,651セット術後患者が含まれていました。その後、MEWSスコアリングシステムを適用し、患者の最終イベントと高度な数学モデルの評価におけるMEWSの精度を調査しました。その後、MEWSをWard警告システムに入れ、将来の研究の結果に再びMEWSの精度を確認しました。 結果：90.86-91.23％の精度、83.04-90.88％の感度、および90.85-95.73％の特異性で術後合併症を予測する能力を評価しました。 結論：MEWSモデルを適用して、合併症のリスクがあるホワイプル後の患者を特定しました。MEWS≥2が1つ以上になると、有害事象を最小限に抑えるために介入が必要になりました。私たちのデータは、MEWSが高度な数学モデルに匹敵することを示唆していますが、MEWSは実行しやすく、より一般的に適用可能です。
BACKGROUND: The modified early warning score (MEWS) was set up to supply prompt recognition of clinically deteriorating patients before they undergo a severe and life-threatening event. The study aimed to describe the probable usefulness of the MEWS in identifying deteriorating post-Whipple patients in hospital wards. METHODS: We performed a study to analyze the relationship between the vital parameters and postoperative severe adverse events of patients after Whipple surgery in Guangdong Provincial People's Hospital from 2000 to 2017. In the retrospective study, a total of 13,651 sets of vital parameters in 236 Whipple postoperative patients were included. Subsequently, we applied a MEWS scoring system and explored the accuracy of the MEWS in evaluating the patients' final events versus advanced mathematical models. We then put the MEWS into the ward warning system and confirmed the accuracy of the MEWS based on the results of prospective studies again. RESULTS: We assessed the ability of the MEWS to predict postoperative complications with an accuracy rate of 90.86-91.23%, a sensitivity of 83.04-90.88%, and a specificity of 90.85-95.73%. CONCLUSIONS: The MEWS model was applied to identify post-Whipple patients at risk of complication. Once the MEWS ≥2, interventions were needed to minimize the adverse events. Our data suggest that the MEWS is comparable to the advanced mathematical models, but MEWS is more accessible to perform and more generally applicable.
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