Web Tabanlı Yoğun Bakım Karar Destek Sistemi

Transkript

1 TURKMIA 10 Proceedings 26 VII. Ulusl Tıp Bilişimi Kongresi Bildirileri Web Tbnlı Yoğun Bkım Krr Destek Sistemi Deniz ÖZEL, Uğur BİLGE, Neşe ZAYİM, Melike CENGİZ Osmn SAKA b, Ftih ÖZBEK, Biyoisttistik ve Tıp Bilişimi AD, Akdeniz Üniversitesi, Antly b Anesteziyoloji ve Renimsyon AD, Akdeniz Üniversitesi, Antly Web-Bsed Intensive Cre Decision Support System Abstrct: In recent yers, Clinicl Decision Support Systems (CDSS) hve ttrcted ttention s the tools of physicins for decision-mking throughout dignosis nd tretment. Prticulrly in units nd deprtments such s Intensive Cre Unit (ICU), where there exist complicted medicl procedures yielding mssive mount of dt within wide rnge of dt type tht llows helth professionls mke decisions specific to ptient, the need for CDSSs is rpidly incresing. Web-bsed DSSs provide step-by-step pproch tht dpts to the user s performnce nd time requirement. In this study, web-bsed interctive system; for the purposes of ptient dmission, dignostic nd tretment relted decision support, is designed nd implemented ccording to the preferences of ICU physicins nd is evluted bsed on both qulittive nd quntittive mesures. Aside from the CDSS, the system presents content consisting of clinicl guidelines, scores nd scles, nd relted links. The content ws specified by the help of medicl specilist nd ws trnsformed into n lgorithmic form to be used in CDSS. In clinicl guidelines section, some significnt intensive cre tretment pproches re provided. Furthermore, the scoring techniques nd scles tht ICU physicins refer to re presented together with other useful links to cdemic resources. The system ws evluted by using both quntittive nd qulittive techniques. In conclusion, it ws found tht the system increses the ccurcy of decisions by physicins (p<0,001), however, does not hve n impct on the time it tkes to decide regrding ICU cse (p=0,138). In ddition, usbility of the system ws found to be high by the physicins. Intensive Cre Decision Support System is currently hosted nd online on web server of Informtion Technologies Deprtment of Akdeniz University Hospitl nd cn be ccessed through Intensive Cre Informtion System s well. Key Words: Decision Support Systems; Clinicl Guideline; Web Site; Intensive Cre Unit Özet: Klinik Krr Destek Sistemleri (KKDS), son yıllrd hekimlerin doğru tnı ve tedvi krrlrı vermelerinde önemli rol oynyn rçlr olrk dikkti çekmektedir.

2 27 Özellikle Yoğun Bkım Üniteleri gibi tıbbi süreçleri krmşık oln, çok syıd veri üretilen ve bu verilerle hsty özel kritik krrlrın verildiği bölümlerde Krr Destek Sistemleri ne (KDS) ihtiyç giderek rtmktdır. Web-Tbnlı KDS ler, kullnıcı için uygun içerik düzeyinde, kişiye özel bir hızd gerekli bilgiyi sğlybilmektedir. Bu çlışmd yoğun bkım hekimlerinin tercihleri dikkte lınrk hst kbulü, tnı ve tedvi krrlrın destek olck web tbnlı etkileşimli bir sistem geliştirilmiş ve değerlendirilmiştir. Geliştirilen web sitesi; krr destek, klinik kılvuzlr, skorlr ve skllr, linkler olmk üzere dört n bölümden oluşmktdır. Hekimlerin en çok gereksinim duyduğu konulr nket yöntemiyle belirlenmiş, bir uzmn hekim yrdımıyl içerik oluşturulup lgoritm biçimine dönüştürülmüştür. KKDS biçimine dönüştürülüp etkileşimli olrk sunuln bu sistemlerle uzmn hekimlerin iş yükünü hfifletmek ve hekimlerin hst bşınd gerekli bilgiye erişebilmesi ve tedviyi doğru şekilde yönlendirmesi hedeflenmiştir. Sitenin klinik kılvuzlr bölümünde ise bzı önemli yoğun bkım tedvi yklşımlrın yer verilmiştir. Ayrıc yoğun bkım hekimlerinin, hstnın klinik durumunu belirlemek için kullndıklrı skor hesplrı ve ölçeklerle, fydlndıklrı kdemik kynklr ve linkler de sitede sunulmuştur. Yoğun Bkım Krr Destek Web Sitesi nicel ve nitel rştırm teknikleriyle değerlendirilmiştir. Sonuç olrk web sitesinin krrlrın doğruluğunu rttırdığı (p<0,001) fkt krr verme süresinde değişiklik yrtmdığı (p=0,138) görülmüştür. Bunun ynınd sitenin kullnılbilirliği ve hekimler trfındn beğeni ornı yüksek bulunmuştur. Yoğun Bkım Krr Destek Web Sitesi, Akdeniz Üniversitesi Hstnesi Bilgi İşlem Bölümü trfındn sğlnn sunucud yyımlnmktdır. Web sitesine Yoğun Bkım Bilgi Sistemi nden de erişilebilmektedir. Anhtr Kelimeler: Krr Destek Sistemi; Klinik Kılvuz; Web Sitesi; Yoğun Bkım 1. Giriş Klinik kılvuzlr ve bkım protokolleri, mevcut oln en iyi knıtlrın mliyet-etkin şekilde değerlendirilmesiyle, hekimlere tedvi edici müdhlelerde bilgi sğlmk mcıyl geliştirilmiştir [1]. Klinik bilgiye hızlı erişimi sğlmk, bunun ynınd klinik bilgi ve tedvi yöntemlerinin kişiden kişiye değişimini kontrol etmek; krmşıklığı zltmk ve sonuçlrı iyileştirmek için protokol vey kılvuz oluşturmk ilk ve belki de en koly dımdır [2]. Klinisyenler trfındn kbul edilmesi ve etkili olbilmesi için kılvuzlr esnek, hsty özel ve güvenilir olmlıdır. Krr Destek Sistemleri (KDS) nin kullnımıyl kılvuzlr dh etkili şekilde sunulbilir. Bir KDS nin esnekliğini, uygulndığı pltform ve kullnıln rçlr belirler. Kılvuzun geliştirilmesi ve içeriğinin oluşturulmsının ynı sır yyılmsı ve uygulm strtejileri de hekimlerin dvrnışın etki etmede önemlidir [3]. Bu nedenle bu sistemlerin uygulndığı pltformlr d önem tşımktdır. İnternet, birçok yzılım pltformu rsınd en yygın kullnıcı ryüzüdür [4]. Bunun ynınd KDS uygulmlrının dh z mliyetle ve bilgisyr dh koly kurulup çlıştırılbildiği ve değiştirilebildiği bir ortmdır [5]. Web tbnlı Klinik Krr Destek Sistemleri (KKDS) ile kullnıcı klinik bilgiye istediği yerden istediği zmnd etkili bir şekilde ulşbilir. Yoğun Bkım Üniteleri (YBÜ), sğlık kuruluşlrınd, çok fzl bilgiye, kıs sürede, eksiksiz ve doğru şekilde ulşılmsı gereken bölümlerin bşınd gelir. Hekimler sbh vizitlerinde 200 den fzl veriyle krşılşırlr [6]. Bununl berber yoğun bkım hstlrı, istenmeyen olylrd yüksek riske shiptir. To Err Is Humn rporund YBÜ lerde istenmeyen olylr için ölüm riski %17,7, mluliyet riski yklşık olrk %46 olrk

3 28 belirtilmiştir [7]. Yoğun bkım hstlrının durumunun kritik olmsı nedeniyle bu hstlrın günün yirmi dört sti tkibi gerekmektedir. Bu hstlrın sğlık durumlrınd meydn gelen nlık değişmelerin yrtcğı herhngi bir olumsuzlukl krşılşmmk için hekimlerin hstyl ilgili krrlrı mümkün olduğunc hızlı ve doğru bir şekilde vermeleri gerekmektedir. Yoğun bkımd krr verme, klinik verilere ve tıbbi referns bilgisine hızlı erişimi ve bu bilgilerin bütüncül değerlendirilmesini gerektirir [8]. Bu çıdn klinik uygulm kılvuzlrı, yoğun bkım hekimlerinin klinik krr vermelerinde önemli rol oynmktdır. Ypıln çlışmlr, yoğun bkımd uygulnn çeşitli klinik kılvuzlrın etkilerini frklı prmetrelerle orty koymuştur. Klinik kılvuzlrın mortlite, yoğun bkımd ytış süresi, meknik ventilsyond klm süresi gibi hst sonuçlrını iyileştirdiği [9-11]; ilç mliyetleri gibi çeşitli mliyetleri zlttığı [12-14] görülmüştür. Anck bzı çlışmlrd yoğun bkımd uygulnn klinik kılvuzlrın hst bkım süreçlerine ve sonuçlrın etkileri net bir şekilde knıtlnmmıştır [15-22]. Bu çlışmnın mcı, yoğun bkım hekimlerinin gereksinim duyduğu konulrd tnı ve tedvi krrlrın destek olck klinik kılvuzlr ve krr destek sistemleri geliştirmek, geliştirilen sistemi değerlendirmektir. 2. Gereç ve Yöntemler Bu çlışm iki şmd gerçekleştirilmiştir. Yoğun Bkım Krr Destek Web Sitesi nin Tsrımı ve Geliştirilmesi Web sitesinin içerik belirleme şmsınd öncelikle iki hft süreyle YBÜ lerin iş kışı izlenmiş ve hngi tnı/tedvi krrlrının hngi hekimler trfındn verildiği gözlenmiştir. Uzmn hekimlerin verdiği krrlr belirlenmiş ve kılvuz geliştirmede bu krrlr destek olmy öncelik verilmiştir. Çlışmy dhil olck kılvuz konulrını seçmek için, ktılımcılr bir nket uygulnmış, en çok gereksinim duyuln kılvuzlr belirlenmiştir. Uygulnn nkette hekimlerin kılvuz formt ve sunum şekli tercihleri de belirlenmiştir. Anketten çıkn sonuçlr göre yoğun bkım hekimleri; kğıt formu olrk önceden hzırlnmış prosedürleri, sunum şekli olrk lgoritmlr ve listeleri, kılvuzlrın uygulndığı ortm olrk hstne intrnetini kullnışlı bulmuşlrdır [23]. Uzmn hekimler kılvuzlrı, ktılımcılrın içerik ve formt tercihlerini dikkte lrk belirli bir zmn diliminde oluşturmuştur. Tıp Bilişimcisinin de dhil olduğu toplntılrl mntık htlrı düzeltilmiş ve kılvuzlr lgoritm mntığıyl tekrr düzenlenmiştir. Tıp bilişimcisi, kğıt tbnlı kılvuzlrı pseudo kodlr yrdımıyl progrmlm diline dönüştürüp web sitesine ktrmıştır. Yoğun Bkım Krr Destek Web Sitesi nin geliştirilmesinde ASP.NET ve AJAX desteğine ship Visul Studio 2008 pltformu kullnılmıştır. Web sitesinin tsrımınd Microsoft Expression Web progrmı kullnılmıştır. Dört det kılvuz Flsh 8.0 progrmı kullnılrk hzırlnmıştır. Progrmlm dili olrk C# kullnılmıştır.

4 29 Yoğun Bkım Krr Destek Web Sitesi nin Değerlendirilmesi Yoğun Bkım Krr Destek Web Sitesi nin değerlendirilmesi iki şmdn oluşmktdır. İlk bölümde bir sistn hekim yrdımıyl sitenin Krr Destek modülünde yer ln on lgoritmyl ilgili sıkç krşılşıln hst senryolrı hzırlnmıştır. Her bir senryod tnı ve/vey tedvi yklşımlrıyl ilgili sorulr yer lmktdır. Frklı kıdem düzeylerine göre seçilen 15 yoğun bkım hekimi senryolrı öncelikle sistemden yrdım lmdn ynıtlmışlrdır. Bir y sonr ynı hekimler ynı sorulrı web sitesinin Krr Destek modülü yrdımıyl ynıtlmıştır. Ynıtlrdki doğruluk ornı ve ynıtlm süreleri krşılştırılmıştır. Krşılştırmlrd Sturt-Mxwell ve iki eş rsı frk testi (t testi) kullnılmıştır. Anlizler R for Windows progrmı ile ypılmıştır. 0,05 den küçük p değerleri nlmlı kbul edilmiştir. Senryodki sorulrın sistem yrdımıyl ynıtlnmsının rdındn ktılımcılr Yoğun Bkım Krr Destek Web Sitesi ni değerlendirmeleri için bir nket sunulmuştur. Ankette yer ln Sistem Kullnılbilirlik Ölçeği (SUS) kullnılbilirliğin sübjektif değerlendirilmesiyle ilgili genel bir bkış sğlmk için kullnıln, bsit 10 mddeden oluşn bir ölçektir [24]. Skor rsınd bir değer lbilir. Skorun yüksekliği kullnılbilirliğin yüksek olduğunu ifde etmektedir. Ölçeğin rdındn kullnıcılrın web sitesiyle ilgili genel memnuniyet düzeylerini, beğendikleri ve beğenmedikleri özellikleri belirtmeleri istenmiştir. Elde edilen sonuçlr tnımlyıcı isttistiklerle sunulmuştur. 3. Bulgulr Yoğun Bkım Krr Destek Web Sitesi Web sitesi Krr Destek, Klinik Kılvuzlr, Skorlr ve Skllr, Linkler olmk üzere dört bölümden oluşmktdır. Krr Destek modülü için öncelikle uzmn hekimlerin iş yükünü hfifletmek ve hstnede bulunmdığı zmnlrd verilmesi gereken krrlrı hızlndırmk için hst kbul ve beyin ölümü lgoritmlrı oluşturmy krr verilmiştir. Üç uzmn hekim, öncelikle bu lgoritmlrı hzırlmy yönlendirilmiştir. Diğer krr destek rçlrı, hekimlerin en çok gereksinim duyduklrı konu sırlmsın göre geliştirilmiştir. Web sitesinin Krr Destek modülünde yer ln diğer lgoritmlr, Erişkinlerde İleri Yşm Desteği (CPR), Entübsyon Kriterleri, Ekstübsyon Kriterleri, ARDS de Open Lung Yönetimi, Sepsis, Yoğun Bkım Hstsınd Beslenme ve Serebrl Tkip dir.

5 30 Şekil 1 Hst kbul lgoritmsı için örnek ekrn görüntüsü Web sitesinde lgoritm formtın dönüştürülemeyen yni sdece belirli durumlr için gerekli tedvi tlimtlrını içeren kılvuzlr d bulunmktdır. Bunlr: Yoğun Bkım Hstsının Trnsportu, Meknik Ventilsyon, Sıvı-Elektrolit Bozukluklrı ve Sepsis dir. İntrbdominl Hipertnsiyon dlı kılvuz, uluslr rsı geçerliliği oln kış şemlrını

6 31 içermektedir. Toplmd geliştirilen yedi det kılvuz, beş bşlık ltınd sitenin Klinik Kılvuzlr bölümünde yer lmktdır. Şekil 2 Ventilsyon Ayrı ve Sepsis kılvuzlrı için örnek ekrn görüntüleri Bir diğer krr destek rcı, yoğun bkımd hstnın durumunu syısl olrk ifde eden skorlr ve skllrdır. Uzmn hekimlerle ypıln görüşmeler sonucund hekimlerin klinikte en çok kullndıklrı skor/skllrın isimleri lınmıştır. Hekimler bu skor ve skllrı genellikle kğıt üzerinden vey internette dğınık hlde bulunn Türkçe olmyn sitelerden hesplnmktdır. Hem kullnım kolylığı hem de Türkçe olmsındn dolyı hekimlerin bu skor/skl hesplrını geliştirilen bu siteden ypmlrının fydlı olcğı düşünülmüştür. APACHE II, Glsgow Kom, SOFA, MODS, CPIS, SAPS II, Sedsyon ve Ajitsyon bşlıklrıyl oluşturuln toplm ltı det skor ve üç det skl hesplmsı sitede yer lmktdır.

7 32 Şekil 3 APACHE II skoru için örnek ekrn görüntüsü Son olrk Linkler bölümünde hekimlerin gerek bilimsel çlışmlrı için gerekse bilgi edinme mcıyl yptıklrı rştırmlrd kullnbilecekleri bğlntılr bulunmktdır. Yoğun bkıml ilgili 70 dergi ismi ve 37 dernek web sitesi linkine yer verilmiştir. Çlışmnın ileriki şmsınd hekimlerin internette fydlı bulduklrı bğlntılr konusund görüşleri lınck ve önerilen web siteleri Siteler bölümüne eklenecektir. Yoğun Bkım Krr Destek Web Sitesi nin Değerlendirilmesi Web sitesinin Krr Destek modülü için hzırlnn 10 det senryo 15 hekime uygulnmıştır. Sistem kullnılmdn ve sistem kullnılrk elde edilen sonuçlr krşılştırılmıştır. Tblo 1 de görüldüğü gibi KDS kullnılmdn, sorulrın yrısındn fzlsın ynlış ynıt verilirken vey ynıt verilemezken, KDS kullnıldığınd sorulrın büyük bir çoğunluğun doğru ynıt verilmiştir. İki yöntemden elde edilen ynıtlrın doğruluk ornlrı rsınd isttistiksel olrk nlmlı bir frk vrdır. Yoğun bkım hekimleri KDS kullnrk dh doğru ynıt vermektedir (p<0,001). Tblo 1 Krr Destek Sistemi nin verilen krrlrın doğruluğun etkisi Ynlış ynıt Kısmen/Destekle Yöntem Tm ynıt verildi p verildi/ynıt yok ynıt verildi KDS kullnmdn 80 (%53,3) 34 (%22,7) 36 (%24) <0,001 KDS kullnılrk 2 (%1,5) 23 (%15,3) 125 (%83,2) Senryolr süre prmetresine göre değerlendirildiğinde KDS kullnmnın ynıtlm süresinde herhngi bir değişiklik yrtmdığı görülmüştür. (Tblo 2). Tblo 2 Krr Destek Sistemi nin krr verme süresine etkisi Yöntem Ortlm Stndrt Spm p KDS kullnmdn 24,02 5,23 KDS kullnılrk 26,63 4,39 0,138

8 33 Ktılımcılrın 10 mddeden oluşn Web Sitesi Kullnılbilirlik Ölçeği ndeki ifdelere ktılm düzeylerine göre ölçek skoru hesplnmıştır. Kullnılbilirlik skoru 85,67 ± 8,89 (70-100) olrk bulunmuştur. Web sitesi değerlendirme nketinde ktılımcılrın Yoğun Bkım Krr Destek Web Sitesi ile ilgili genel memnuniyet düzeylerini belirtmeleri istenmiştir. 15 hekimin 10 u (%67) memnuniyet düzeyini çok beğendim, 5 i (%33) beğendim olrk belirtirken, hiçbir hekim memnuniyet düzeyini beğenmedim vey hiç beğenmedim olrk belirtmemiştir. Son olrk ktılımcılrın web sitesiyle ilgili olumlu ve olumsuz özellikleri belirtmeleri istenmiştir. Web sitesinin en çok beğenilen özelliği kullnım kolylığı olmuştur. Bunun ynınd hızlı ynıt lm, bilgilerin çıklığı, düzenli olmsı, eğitici olmsı ve teorik bilgilerin prtiğe dönüştürülmesini sğlm d web sitesinin beğenilen özellikleri rsınddır. Site genel olrk görsel çıdn çekici, içerik olrk kpsmlı bulunmuştur. Bzı ktılımcılr ise web sitesinin dh çok şekil içermesini, nimsyon vey videolrın eklenmesini önermişlerdir. Hiçbir kullnıcı web sitesinden çıkrılmsını düşündüğü bir özellik belirtmemiştir. 4. Trtışm Bilgisyr destekli teknolojiler, hekimlerin klinik bilgiye dh hızlı şekilde erişmeleri için kullnıln yöntemlerden biridir. Bununl berber, kılvuzlrın bilgisyr ortmınd sunulmsı, hekimlerin kılvuz kullnm sıklıklrını ve bğlılıklrını, performnslrını, bununl berber krrlrın klitesini rtırmktdır [25-36]. YBÜ lerde klinik kılvuzlr oln bğlılığın incelendiği çok merkezli nitel bir çlışmd ktılımcılr kılvuz seçimi ve önceliklendirmede, bsit kılvuz formtlrının seçiminde ve kılvuzlrı elektronik ortmd uygulmd geliştirilecek strtejilerle kılvuz uygulmnın dh bşrılı olcğını öne sürmüşlerdir [37]. Tıpt belirli bir sğlık problemi için frklı tedvi yklşımlrı bulunmktdır. Her ülke, her şehir htt her sğlık kuruluşu bu yklşımlrdn kendi belirlediklerini uygulmktdır. KKDS lerin kbulünü sğlmk için kullnıcılrın ilgi ve ihtiyçlrı incelenmeli, kullnıcılr krr verme ve uygulm süreçlerine dhil edilmelidir [38]. Çlışmnın ilk şmsınd uygulnn nket syesinde web sitesinde bulunn krr rçlrı, onlrı kullnck hekimlerin formt ve içerik tercihleri doğrultusund oluşturulmuştur. Bu nedenle geliştirilen web sitesi ilk beklentileri krşılmktdır. Litertürde KKDS lerin uygulndığı birçok çlışm mevcuttur. Anck bu çlışm, hekimlerin tercihleri doğrultusund hzırlnn birçok KKDS nin, kılvuzlrın ve skorlrın bir rd web ortmınd sunulduğu ve değerlendirildiği ilk çlışmdır. Aynı zmnd bu çlışm Türkiye deki YBÜ lerde KDS lerin uygulndığı ve değerlendirildiği ilk çlışmdır. Çlışmnın bzı kısıtlılıklrı mevcuttur. Bunlrdn ilki geliştirilen sistemin Hstne Bilgi Sistemi ile entegre olmmsıdır. Ypıln bir sistemtik değerlendirme çlışmsınd otomtik olrk yönlendirilen KKDS lerin, kullnıcının yönlendirdiği KKDS lere göre hekim performnsını dh fzl iyileştirdiği bulunmuştur [35]. Çlışmnın bir diğer kısıtlılığı d içerik tbnını oluşturn uzmn hekim syısının zlığıdır. Geliştirilen uygulm, nestezi ve yoğun bkım uzmn hekimlerinin ynı sır solunum terpistleri, beyin cerrhlrı,

9 34 rdyologlr gibi frklı brnşlrd görev ln hekimlerden oluşn multidisipliner tkımdn oluşn ekiple dh kpsmlı hle gelebilir. Her ne kdr yerel kılvuzlrın ulusl kılvuzlr göre dh fzl kbul edilip tkip edildiğini gösteren çlışmlr mevcut ols d [39, 40] frklı sğlık kuruluşlrındn ve frklı brnşlrdn hekimlerle ulusl bzd fikir birliği sğlnmış kılvuzlrl hzırlnn KDS ler ile bu sistemlerin ülke çpınd yygınlığı sğlnbilir. Kılvuzlrı oluşturn hekim syısının rtmsı, dh kıs sürede dh çok kılvuz ve KDS lerin oluşturulmsını d sğlycktır. Web tbnlı KKDS lerin bşrısı mevcut durum dpte edilebilmesine ve iş kışın dhil olmsın bğlıdır. KDS ler gibi bilgisyr tbnlı sistemlerin kurumlr entegre edilmesindeki en büyük engel bu sistemlerin hekimler trfındn kbulüdür. Hekimlerin genel olrk bilgisyr bilgileri ve bilgisyrlr krşı tutumlrı, bu sistemlerin kbulünde etkilidir [41, 42]. Hekimlerin bilgisyrlr bilgilerini rtırck ve tutumlrını değiştirecek eğitim progrmlrı düzenlenerek bilgisyr tbnlı uygulmlrın benimsenmesinde önemli bir dım tılbilir. Ayrıc kılvuzlrın bşrılı bir şekilde uygulnmsı ve bu durumun devmlılığı için kılvuzlrın gyretli bir çlışmyl geliştirilmesi [43-45], kullnıcı bğlılığının sürekli izlenmesi ve kullnıcı syısını rtırmk için devmlı olrk personelin teşvik edilmesi [46] gerekmektedir. 5. Sonuç Bu çlışmd, yoğun bkım hekimleri için hst kbulü, tnı ve tedvi krrlrınd yrdımcı olck bir web sitesi geliştirilmiştir. Yoğun Bkım Krr Destek Web Sitesiyle hst bkımınd stndrdizsyon sğlmk, hekimlerin hstlrl ilgili krrlrın yrdımcı olmk, eğitimleri ve kdemik çlışmlrı için ktkı sğlmk mçlnmıştır. Sitenin hstlrl ilgili verilen krrlrın doğruluğunu rtırdığı fkt krr verme süresinde değişikliğe yol çmdığı bulunmuştur. Bununl berber web sitesinin kullnılbilirliğinin ve kullnıcı memnuniyetinin yüksek olduğu görülmüştür. Anck bu sistemlerin tm nlmıyl benimsenmesi için uygulmnın sürekli izlenmesi ve kullnıcılrın gereksinimleri doğrultusund düzeltmeler vey eklemeler ypılmsı gerekmektedir. Ylnızc intrnet ortmındn erişilen web sitesi, değerlendirme çlışmsı sonucund elde edilen bilgiler ışığınd gerekli düzenlemeler ypıldıktn sonr özel bir web dresiyle internet ortmınd sunulcktır. Dh uzun vdede ise geliştirilen uygulmnın klinisyenlerin performnsın ve sğlık bkım klitesine etkisinin ve etkinliğinin belirlenmesi için değerlendirme çlışmlrı ypılbilir. Türkiye de mevcut tnı-tedvi KDS leri sınırlı syıddır. Özellikle Yoğun Bkım Üniteleri gibi yüklü miktrd ve değişik tiplerde veri üretilen bölümlerde dh fzl KDS ye ihtiyç vrdır. Web teknolojileri KDS lerin rştırılmsı ve yenilikçi KDS lerin geliştirilmesi için yeni fırstlr sunmktdır. Web-tbnlı KDS lerin geliştirilmesi ve değerlendirilmesine odklnn dh fzl çlışm ypıldıkç bu tür uygulmlr yygınlşcktır [47].

10 35 6. Teşekkür Yoğun Bkım lnınd bilgileriyle bize destek veren ve bu çlışmnın oluşmsınd büyük ktkıd bulunn bşt Doç. Dr. Levent DÖŞEMECİ ve Arş. Gör. Gözen COŞKUN olmk üzere tüm Akdeniz Üniversitesi Anesteziyoloji ve Renimsyon Anbilim Dlı nd görev ypn hekimlere teşekkür ederiz. 7. Kynkç [1] Hewitt-Tylor J. Clinicl guidelines nd cre protocols. Intensive Crit Cre Nurs. 2004: 20, (1 Suppl): [2] Brent, C. et l. The Chllenge of Vrition in Medicl Prctice. Pthology nd Lbortory Medicine 1999: 124, (7 Suppl): [3] Thoms KW, Dyton CS, Peterson MW, Evlution of Internet-Bsed Clinicl Decision Support Systems. Med Internet Res. 1999: 1(2): e6. [4] Berner ES, Hnnh KJ, Bll MJ, Clinicl Decision Support Systems: Theory nd Prctice, Springer-Verlg New York Inc, 1998, Secucus NJ. [5] Sittig DF, Wright A, Osheroff JA et l, Grnd Chllenges in Clinicl Decision Support. Journl of Biomedicl Informtics 2008: 41: [6] Morris, A. Algorithm-bsed decision-mking Tobin JA, eds. Principles nd Prctice of Intensive Cre Monitoring. New York: McGrw-Hill, 1998: p [7] Mrtich GD et l, Clinicl Informtics in Criticl Cre. J Intensive Cre Med 2004: 19(3): [8] Lpinsky, S.E., Weshler, J., Meht, S., Vrkul, M., Hllett, D., Stewrt, T. Hndheld Computers in Criticl Cre. Crit Cre 2001: 5 (4 Suppl): [9] Çelik L. Krr Destek Sistemlerinin Krr Verme Sürecindeki Rolü (Otomotiv Sektöründe Fliyet Gösteren Bir İşletmede İncelenmesi). Yüksek Lisns Tezi, 2006, İstnbul. [10] Thoms KW, Dyton CS, Peterson MW, Evlution of Internet-Bsed Clinicl Decision Support Systems. J Med Internet Res. 1999: 1(2): e6. [11] Berner ES, Hnnh KJ, Bll MJ, Clinicl Decision Support Systems: Theory nd Prctice, Springer-Verlg New York Inc, 1998, Secucus NJ. [12] Sittig DF, Wright A, Osheroff JA et l, Grnd Chllenges in Clinicl Decision Support. Journl of Biomedicl Informtics 2008: 41: [13] Smith G, Nielsen M, ABC Of İntensive Cre Criteri For Admission. BMJ 1999: 318(7197): [14] Wng Y, The Cognitive Process of Decision Mking. Interntionl Journl of Cognitive Informtics nd Nturl Intelligence 2007: 1(2): [15] Wikipedi, Decision Mking, [16] Ask Dn!, Wht is the Need for Decision Support?, [17] Buhisi NI, Abu Nser SS, Dynmic Progrmming s Tool of Decision Supporting. Journl of Applied Sciences Reserch 2009: 5(6): [18] Adm F, Humphreys P, Encyclopedi of Decision Mking nd Decision Support Technologies, IGI Publishers, 2008, Hershey, PA. [19] Turbn E, Decision Support nd Expert Systems: Mngement Support Systems, Mcmillin, 1995, NY. [20] Şhin M, Yönetim Bilgi Sistemi, Andolu Üniversitesi Yyınlrı, 2003, Eskişehir. [21] Medsker L, Design nd Development of Expert Systems nd Neurl Networks, Mcmilln, 1994, NY. [22] Keen Peter GW, Morton MS, Decision Support Systems: An Orgniztionl Perspective Reding, Addison-Wesley, 1982, MA. [23] Özel D, Bilge U, Sk O. Yoğun Bkımd Klinik Kılvuzlr: Bir Üniversite Hstnesindeki Hekimlerin Tercih ve Tutumlrı. V. Ulusl Tıp Bilişimi Kongresi, Ksım 2008, Belek, Antly. [24] Brooke J. SUS - A Quick nd Dirty Usbility Scle. Lst ccessed: 8th August [25] Sintchenko V, Coier E, Iredell JR, Gilbert GL, Comprtive Impct of Guidelines, Clinicl Dt, nd Decision Support on Prescribing Decisions: An Interctive Web Experiment with Simulted Cses. J Am Med Inform Assoc. 2004: 11(1):

11 36 [26] Chrles S, Dyton, Evlution of n Internet-bsed Decision-Support System for Applying the ATS/CDC Guidelines for Tuberculosis Preventive Therpy. Med Decis Mking 2000: 20(1): 1-6. [27] Thoms KW, Dyton CS, Peterson MW, Evlution of Internet-Bsed Clinicl Decision Support Systems. J Med Internet Res. 1999: 1(2): e6. [28] Anderson JD, Incresing the Acceptnce of Clinicl İnformtion Systems. MD Computing 1999: 16: [29] Hunt DL, Hynes BH, Hnn SE et l, Effects of Computer-Bsed Clinicl Decision Support Systems of Physicin Performnce nd Ptient Outcomes. JAMA 1998: 280: [30] Ebell MH, Hle W, Buchnn JE et l, Hnd-Held Computers for Fmily Physicins, Journl of Fmily Prctice 1995: 41: [31] Tierney WM, Overhge JM, Tkesue BY et l: Computerizing Guidelines to Improve Cre nd Ptient Outcomes: The Exmple of Hert Filure. AMIA 1995: 2: [32] Greco PJ, Eisenberg JM: Chnging Physicins Prctices. New Englnd Journl of Medicine 1993: 320: [33] Linnrsson R, Decision Support for Drug Prescription Integrted with Computerbsed Ptient Records in Primry Cre. Medicl Informtics (London) 1993: 18: [34] Avorn J, Soumeri SB, Use of Computer-Bsed Medicid Drug Dt to Anlyze nd Correct Inpproprite Mediction Use. Journl of Medicl Systems 1982: 6: [35] Grg AX, Adhikri NKJ, McDonld H et l, Effects of Computerized Clinicl Decision Support Systems on Prctitioner Performnce nd Ptient Outcomes A Systemtic Review. JAMA 2005: 293: [36] Johnston ME, Lngton KB, Hynes RB, Effects of Computer-bsed Clinicl Decision Support Systems on Clinicin Performnce nd Ptient Outcome: A Criticl Apprisl of Reserch. Ann Intern Med. 1994: 120: [37] Sinuff T, Cook D et l, Fcilitting Clinicin Adherence to Guidelines in the Intensive Cre Unit: A Multicenter, Qulittive Study. Crit Cre Med 2007: 35: [38] Rndolph AG, Hynes RB, Wytt JC et l, Users' Guides to the Medicl Literture: XVIII. How to Use n Article Evluting the Clinicl Impct of Computer-Bsed Clinicl Decision Support System JAMA 1999: 282(1): [39] Khn SA, Ro PGM, Ro A, Rodrigues G, Survey nd Evlution of Antibiyotic Prophylxis Usge in Surgery Wrds of Tertiry Level İnstitution Before nd After the İmplementtion of Clinicl Guidelines. Indin J Surg. 2006: 68(3): [40] Onion CWR, Wlley DT, Turnbull CJ, Dunne WT, Buchn IE, Locl Clinicl Guidelines: Description nd Evlution of Prticiptive Method for Their Development nd Implementtion. Fmily Prctice 1996: 13(1): [41] Mdhukr HT et l, A Computerized Clinicl Decision Support System s Mens of Implementing Depression Guidelines. Psychitric Services 2004: 55(8): [42] Short D, Frischer M, Bshford J, Brriers to the Adoption of Computerised Decision Support Systems in Generl Prctice Consulttions: Qulittive Study of GPs Perspectives. IJMI 2004: 73: [43] Weingrten S, Riedinger M et l, Reducing Lengths of Sty in the Coronry Cre Unit with Prctice Guideline for Ptients with Congestive Hert Filure. Insights from Controlled Clinicl Tril. Med Cre 1994: 32: [44] Hedrick LA, Speroff T, Pelecnos HI, et l, Efforts to Improve Complince with the Ntionl Cholesterol Eduction Progrm Guidelines. Results of Rndomized Controlled Tril. Arch Intern Med 1992: 152: [45] Loms J, Enkin M et l, Opinion Leders vs Audit nd Feedbck to Implement Prctice Guidelines. Delivery fter Previous Cesren Section. JAMA 1991: 265(17): [46] Ely EW, Bker AM, Dungn DP et l, Effect on the Durtion of Mechnicl Ventiltion of Identifying Ptients Cpble of Brething Spontneously. N Engl J Med. 1996: 335: [47] Power DJ, Web-Bsed nd Model-Driven Decision Support Systems: Concepts nd Issues. AMCIS 2000, Americs Conference on Informtion Systems, Long Bech, Cliforni. 8. Sorumlu Yzrın Adresi Deniz ÖZEL. Akdeniz Üniversitesi, Tıp Fkültesi, Biyoisttistik ve Tıp Bilişimi AD, Antly, Türkiye. E-post: denizozel@kdeniz.edu.tr