Cross-border clinical-practice-variation-based development of COvid-19 DAta-driven consensus treatment guidelines and the creation of an Euregio COVID-19 data Platform to anticipate a new wave. (Q4296995): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Removed claim: summary (P836): Euregio, com uma elevada densidade populacional, uma intensa passagem transfronteiriça e apenas uma estimativa de 5-10 % dos habitantes que atravessaram a infeção durante esta primeira vaga pandémica, é provável que volte a ser duramente atingido numa segunda vaga de COVID-19. Em caso afirmativo, pretendemos prestar todos os cuidados disponíveis, incluindo a admissão na Unidade de Terapia Intensiva (UCI), aos pacientes que beneficiarão e retêm...) |
(Added qualifier: readability score (P590521): 0.910970874784454) |
||||||||||||||
| (18 intermediate revisions by the same user not shown) | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, with a high population density, intense cross-border passage and only an estimated 5-10% of inhabitants that ran through infection during this first pandemic wave, is likely struck hard again in a second COVID-19 wave. If so, we aim to provide all available care, including admission to Intensive Care Unit (ICU), to those patients that will benefit and withhold care for those who do not, while focussing on supportive care for both them and their family. We have to learn lessons now to guide decisions on future care far better. The cross-border perspective in learning lessons is likely to unravel additional ones. As inhabitants of Euregio are alike, differences in outcomes are also driven by system factors. Within Euregio, healthcare systems, hospital infrastructure, admission criteria and treatment choices vary considerably. Notably, availability of ICU beds in the Netherlands is 6.4, compared to 29.2 and 15.9 per 100.000 inhabitants for Germany and Belgium, resp. Scarce ICU resources should be optimally used during a pandemic, in agreement with regular care, which inevitably affects physician decisions. We learned a great heterogeneity in disease course of COVID-19 infection. This heterogeneity is amplified since no specific treatment for COVID-19 exists (experimental off-label therapies e.g. hydroxychloroquine, antiviral drugs, steroids, interleukin receptor blockers were used variably between centres and countries). With a major focus on cross-border differences, a solid evaluation on heterogeneity that describes baseline demographics, evaluates disease courses over time, addresses sex differences, investigates relationships with outcome and evaluates treatment differences will show unique results of effects of different choices/settings (including health care systems). A cross-border prospectively collected ICU COVID-19 cohort does not exist, but is urgently needed. A large well-characterised Euregio COVID-19 cohort that incorporates the "natural" variation between countries can reveal best practice throughout our region to benefit future COVID-19 patients, at least, throughout our region and countries. Conversely, while taking different settings (including health care systems) into account, Euregio data can be used to predict outcome. Established prediction scores for general ICU populations appear inappropriate for COVID-19 population, which differ clinically. Fortunately, many COVID-19 prediction scores become available. Euregio data has major advantages to investigate their external validity cross-border, and, particularly, could establish whether certain scores perform better in one hospital or country over the other. Development of new, or adaptation of existing models for Euregio specifically will help to inform physicians better. Aims: (1) study heterogeneity differences in ICU patient populations, (2) improve clinical decisions guidelines, and (3) build IT-infrastructure for secure and efficient data-exchange and analysis. Obj 1. We intend to connect isolated efforts into a single Euregio cohort network and pioneer new concepts of patient characterisation, machine learning and outcome evaluation (Table 1). Network partners will be granted access to the common data model, and algorithms will be made available to the entire cohort network, boosting collaborative research efforts using a common data platform. To start, the euregionally prespecified, and prospectively collected data on COVID-19 will identify differences between countries. First, description of data combined with advanced statistical modelling with outcome data will unravel heterogeneity and reveal results on best practices throughout our region. Next, we will validate existing prediction models, adapting them for Euregio and develop new prediction models with outcome. Obj 2. Review current guidelines and adapt these using data-driven results to inform physicians on COVID-19 patients. Results from analyses that use "natural" variation throughout Euregio and reveal best practice will form a basis for guideline refinement. This will guide physicians to admit patients to an ICU or not and to continue life-sustaining treatment or forgo life-sustaining support if considered futile in a more uniform way throughout the region. Obj 3. The overarching ambition is to build a growing data platform that will host the dataset, making shared access possible, that respects best technical and regulatory practices, to benefit target groups (Table 2). In addition to enabling research, this infrastructure will create a dashboard sharing near-real-time ICU data on patient admissions and Euregio bed availability. By detecting effects on ICU capacity and clinical course earlier, hospitals will have more time to collaborate, reorganise and prepare for the upcoming wave. (English) / qualifier | |||||||||||||||
readability score: 0.910970874784454
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, com uma elevada densidade populacional, uma intensa passagem transfronteiriça e apenas uma estimativa de 5-10 % dos habitantes que atravessaram a infeção durante esta primeira vaga pandémica, é provável que volte a ser duramente atingido numa segunda vaga de COVID-19. Em caso afirmativo, pretendemos prestar todos os cuidados disponíveis, incluindo a admissão na Unidade de Terapia Intensiva (UCI), aos pacientes que beneficiarão e retêm o cuidado daqueles que não o fazem, ao mesmo tempo em que se concentram no cuidado de apoio tanto a eles como a sua família. Temos agora de aprender lições para orientar muito melhor as decisões sobre os cuidados futuros. A perspetiva transfronteiriça na aprendizagem de lições é suscetível de desvendar outras. Como os habitantes de Euregio são semelhantes, as diferenças nos resultados também são impulsionadas por fatores do sistema. Dentro do Euregio, os sistemas de saúde, a infraestrutura hospitalar, os critérios de admissão e as escolhas de tratamento variam consideravelmente. Notadamente, a disponibilidade de leitos de UTI na Holanda é de 6,4, em comparação com 29,2 e 15,9 por 100.000 habitantes para a Alemanha e Bélgica, resp. Os recursos da UTI Scarce devem ser utilizados de forma otimizada durante uma pandemia, de acordo com cuidados regulares, o que inevitavelmente afeta as decisões dos médicos. Aprendemos uma grande heterogeneidade no curso da doença da infeção por COVID-19. Esta heterogeneidade é amplificada, uma vez que não existe um tratamento específico para a COVID-19 (as terapêuticas experimentais off-label, por exemplo, hidroxicloroquina, medicamentos antivirais, esteroides, bloqueadores dos recetores de interleucina foram utilizadas de forma variável entre centros e países). Com um foco importante nas diferenças transfronteiriças, uma avaliação sólida da heterogeneidade que descreve a demografia inicial, avalia os cursos de doenças ao longo do tempo, aborda as diferenças de sexo, investiga as relações com os resultados e avalia as diferenças de tratamento mostrará resultados únicos dos efeitos de diferentes escolhas/definições (incluindo sistemas de cuidados de saúde). Não existe uma coorte de COVID-19 efetuada em UTI a nível transfronteiriço, mas é urgentemente necessária. Uma grande coorte Euregio COVID-19, bem caracterizada, que incorpora a variação «natural» entre países, pode revelar as melhores práticas em toda a nossa região para beneficiar os futuros doentes com COVID-19, pelo menos, em toda a nossa região e países. Inversamente, embora tendo em conta diferentes contextos (incluindo sistemas de cuidados de saúde), os dados Euregio podem ser utilizados para prever os resultados. Os escores de predição estabelecidos para populações gerais de UTI parecem inadequados para a população de COVID-19, o que difere clinicamente. Felizmente, muitas pontuações de previsão da COVID-19 estão disponíveis. Os dados Euregio têm grandes vantagens em investigar a sua validade externa transfronteiriça e, em particular, podem determinar se determinadas pontuações têm um melhor desempenho num hospital ou país em relação ao outro. O desenvolvimento de novos, ou a adaptação de modelos existentes para Euregio especificamente ajudará a informar melhor os médicos. Objetivos: (1) estudar diferenças de heterogeneidade em populações de pacientes em UTI, (2) melhorar as diretrizes de decisões clínicas e (3) construir infraestrutura de TI para troca e análise de dados seguras e eficientes. Obj 1. Pretendemos conectar esforços isolados em uma única rede de coorte Euregio e pioneiros novos conceitos de caracterização do paciente, aprendizado de máquina e avaliação de resultados (Tabela 1). Os parceiros da rede terão acesso ao modelo comum de dados e serão disponibilizados algoritmos a toda a rede de coortes, reforçando os esforços de investigação em colaboração utilizando uma plataforma de dados comum. Para começar, os dados eu-regionalmente preestabelecidos e recolhidos prospetivamente sobre a COVID-19 identificarão diferenças entre os países. Em primeiro lugar, a descrição dos dados combinados com a modelagem estatística avançada com dados de resultados desvendará a heterogeneidade e revelará resultados sobre as melhores práticas em toda a nossa região. Em seguida, vamos validar os modelos de previsão existentes, adaptando-os para a Euregio e desenvolver novos modelos de previsão com resultados. Obj 2. Rever as orientações atuais e adaptá-las utilizando resultados baseados em dados para informar os médicos sobre os doentes com COVID-19. Os resultados de análises que utilizam a variação «natural» ao longo do Euregio e revelam as melhores práticas constituirão uma base para o refinamento das orientações. Isso orientará os médicos a admitir ou não pacientes em uma UTI e a continuar o tratamento sustentador da vida ou a renunciar ao suporte de vida, se considerado fútil de forma mais uniforme em toda a região. Obj 3. A ambição geral é construir uma plataforma de dados crescent... (Portuguese) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, com uma elevada densidade populacional, uma intensa passagem transfronteiriça e apenas uma estimativa de 5-10 % dos habitantes que atravessaram a infeção durante esta primeira vaga pandémica, é provável que volte a ser duramente atingido numa segunda vaga de COVID-19. Em caso afirmativo, pretendemos prestar todos os cuidados disponíveis, incluindo a admissão na Unidade de Terapia Intensiva (UCI), aos pacientes que beneficiarão e retêm o cuidado daqueles que não o fazem, ao mesmo tempo em que se concentram no cuidado de apoio tanto a eles como a sua família. Temos agora de aprender lições para orientar muito melhor as decisões sobre os cuidados futuros. A perspetiva transfronteiriça na aprendizagem de lições é suscetível de desvendar outras. Como os habitantes de Euregio são semelhantes, as diferenças nos resultados também são impulsionadas por fatores do sistema. Dentro do Euregio, os sistemas de saúde, a infraestrutura hospitalar, os critérios de admissão e as escolhas de tratamento variam consideravelmente. Notadamente, a disponibilidade de leitos de UTI na Holanda é de 6,4, em comparação com 29,2 e 15,9 por 100.000 habitantes para a Alemanha e Bélgica, resp. Os recursos da UTI Scarce devem ser utilizados de forma otimizada durante uma pandemia, de acordo com cuidados regulares, o que inevitavelmente afeta as decisões dos médicos. Aprendemos uma grande heterogeneidade no curso da doença da infeção por COVID-19. Esta heterogeneidade é amplificada, uma vez que não existe um tratamento específico para a COVID-19 (as terapêuticas experimentais off-label, por exemplo, hidroxicloroquina, medicamentos antivirais, esteroides, bloqueadores dos recetores de interleucina foram utilizadas de forma variável entre centros e países). Com um foco importante nas diferenças transfronteiriças, uma avaliação sólida da heterogeneidade que descreve a demografia inicial, avalia os cursos de doenças ao longo do tempo, aborda as diferenças de sexo, investiga as relações com os resultados e avalia as diferenças de tratamento mostrará resultados únicos dos efeitos de diferentes escolhas/definições (incluindo sistemas de cuidados de saúde). Não existe uma coorte de COVID-19 efetuada em UTI a nível transfronteiriço, mas é urgentemente necessária. Uma grande coorte Euregio COVID-19, bem caracterizada, que incorpora a variação «natural» entre países, pode revelar as melhores práticas em toda a nossa região para beneficiar os futuros doentes com COVID-19, pelo menos, em toda a nossa região e países. Inversamente, embora tendo em conta diferentes contextos (incluindo sistemas de cuidados de saúde), os dados Euregio podem ser utilizados para prever os resultados. Os escores de predição estabelecidos para populações gerais de UTI parecem inadequados para a população de COVID-19, o que difere clinicamente. Felizmente, muitas pontuações de previsão da COVID-19 estão disponíveis. Os dados Euregio têm grandes vantagens em investigar a sua validade externa transfronteiriça e, em particular, podem determinar se determinadas pontuações têm um melhor desempenho num hospital ou país em relação ao outro. O desenvolvimento de novos, ou a adaptação de modelos existentes para Euregio especificamente ajudará a informar melhor os médicos. Objetivos: (1) estudar diferenças de heterogeneidade em populações de pacientes em UTI, (2) melhorar as diretrizes de decisões clínicas e (3) construir infraestrutura de TI para troca e análise de dados seguras e eficientes. Obj 1. Pretendemos conectar esforços isolados em uma única rede de coorte Euregio e pioneiros novos conceitos de caracterização do paciente, aprendizado de máquina e avaliação de resultados (Tabela 1). Os parceiros da rede terão acesso ao modelo comum de dados e serão disponibilizados algoritmos a toda a rede de coortes, reforçando os esforços de investigação em colaboração utilizando uma plataforma de dados comum. Para começar, os dados eu-regionalmente preestabelecidos e recolhidos prospetivamente sobre a COVID-19 identificarão diferenças entre os países. Em primeiro lugar, a descrição dos dados combinados com a modelagem estatística avançada com dados de resultados desvendará a heterogeneidade e revelará resultados sobre as melhores práticas em toda a nossa região. Em seguida, vamos validar os modelos de previsão existentes, adaptando-os para a Euregio e desenvolver novos modelos de previsão com resultados. Obj 2. Rever as orientações atuais e adaptá-las utilizando resultados baseados em dados para informar os médicos sobre os doentes com COVID-19. Os resultados de análises que utilizam a variação «natural» ao longo do Euregio e revelam as melhores práticas constituirão uma base para o refinamento das orientações. Isso orientará os médicos a admitir ou não pacientes em uma UTI e a continuar o tratamento sustentador da vida ou a renunciar ao suporte de vida, se considerado fútil de forma mais uniforme em toda a região. Obj 3. A ambição geral é construir uma plataforma de dados crescent... (Portuguese) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, с висока гъстота на населението, интензивно трансгранично преминаване и само около 5—10 % от жителите, които са преминали през инфекция по време на тази първа пандемична вълна, вероятно отново е засегната тежко при втора вълна от COVID-19. Ако е така, ние се стремим да осигурим всички налични грижи, включително прием в интензивно отделение (ICU), на тези пациенти, които ще се възползват и ще задържат грижи за тези, които не го правят, като същевременно се фокусират върху поддържащи грижи както за тях, така и за тяхното семейство. Сега трябва да научим уроци, за да насочваме по-добре решенията относно бъдещите грижи. Трансграничната перспектива при ученето на уроци вероятно ще разкрие допълнителни такива. Тъй като жителите на Euregio са еднакви, разликите в резултатите се дължат и на системни фактори. В рамките на Euregio системите за здравеопазване, болничната инфраструктура, критериите за прием и възможностите за лечение се различават значително. По-специално наличието на легла за ICU в Нидерландия е 6,4 в сравнение с 29,2 и 15,9 на 100 000 жители за Германия и Белгия. Незначителните ресурси на ICU следва да се използват оптимално по време на пандемия в съгласие с редовните грижи, което неизбежно засяга решенията на лекарите. Научихме голяма хетерогенност при болестния ход на инфекцията с COVID-19. Тази хетерогенност се засилва, тъй като не съществува специфично лечение за COVID-19 (експериментални немаркирани терапии, напр. хидроксихлороквин, антивирусни лекарства, стероиди, блокери на интерлевкиновите рецептори се използват променливо между центровете и държавите). С основен акцент върху трансграничните различия, солидната оценка на хетерогенността, която описва изходните демографски данни, оценява курсовете на заболяванията с течение на времето, разглежда разликите между половете, изследва взаимоотношенията с резултатите и оценява разликите в лечението, ще покаже уникални резултати от ефектите от различните избори/настройки (включително системите за здравеопазване). Трансгранична кохорта, събрана в бъдеще, не съществува, но е спешно необходима. Една голяма добре характеризирана кохорта Euregio COVID-19, която включва „естествените“ различия между държавите, може да разкрие най-добрите практики в нашия регион в полза на бъдещите пациенти с COVID-19, поне в целия ни регион и държави. Обратно, като се вземат предвид различни настройки (включително системи за здравеопазване), данните от Euregio могат да се използват за прогнозиране на резултатите. Установените прогнозни резултати за общите популации на ICU изглеждат неподходящи за населението от COVID-19, които се различават клинично. За щастие са налице много оценки за прогнозата за COVID-19. Данните от Euregio имат големи предимства за проучване на тяхната външна валидност зад граница и по-специално биха могли да установят дали някои резултати се представят по-добре в една болница или държава в сравнение с другата. Разработването на нови или адаптирането на съществуващите модели за Euregio специално ще помогне за по-добро информиране на лекарите. Цели: (1) Проучване на различията в хетерогенността в популациите от пациенти с ICU, (2) подобряване на насоките за клинични решения и (3) изграждане на ИТ инфраструктура за сигурен и ефективен обмен на данни и анализ. OBJ 1. Възнамеряваме да свържем изолираните усилия в една кохортна мрежа на Euregio и да създадем нови концепции за характеризиране на пациентите, машинно обучение и оценка на резултатите (таблица 1). На партньорите в мрежата ще бъде предоставен достъп до общия модел на данни, а алгоритмите ще бъдат предоставени на разположение на цялата кохортна мрежа, което ще стимулира съвместните научноизследователски усилия чрез използване на обща платформа за данни. На първо място, предварително определените в еврегионален план и събраните в бъдеще данни за COVID-19 ще идентифицират различията между държавите. Първо, описанието на данните, съчетано с усъвършенствано статистическо моделиране с данни за резултатите, ще разкрие хетерогенността и ще разкрие резултати за най-добрите практики в нашия регион. След това ще валидираме съществуващите модели за прогнозиране, ще ги адаптираме за Euregio и ще разработим нови модели за прогнозиране с резултат. OBJ 2. Да преразгледа настоящите насоки и да ги адаптира, като използва основани на данни резултати, за да информира лекарите относно пациентите с COVID-19. Резултатите от анализите, които използват „естествени“ вариации в Euregio и разкриват най-добрите практики, ще послужат като основа за усъвършенстване на насоките. Това ще напътства лекарите да приемат пациенти в ICU или не и да продължат животоподдържащото лечение или да се откажат от животоподдържащата подкрепа, ако се считат за безполезни по по-равномерен начин в целия регион. OBJ 3. Основната амбиция е да се изгради нарастваща платформа за данни, която ще бъде домакин на набора от данни, като по този начин ще бъде възможен споделен достъп, зачитащ най-добрите технически и регулаторни практики, в п... (Bulgarian) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, с висока гъстота на населението, интензивно трансгранично преминаване и само около 5—10 % от жителите, които са преминали през инфекция по време на тази първа пандемична вълна, вероятно отново е засегната тежко при втора вълна от COVID-19. Ако е така, ние се стремим да осигурим всички налични грижи, включително прием в интензивно отделение (ICU), на тези пациенти, които ще се възползват и ще задържат грижи за тези, които не го правят, като същевременно се фокусират върху поддържащи грижи както за тях, така и за тяхното семейство. Сега трябва да научим уроци, за да насочваме по-добре решенията относно бъдещите грижи. Трансграничната перспектива при ученето на уроци вероятно ще разкрие допълнителни такива. Тъй като жителите на Euregio са еднакви, разликите в резултатите се дължат и на системни фактори. В рамките на Euregio системите за здравеопазване, болничната инфраструктура, критериите за прием и възможностите за лечение се различават значително. По-специално наличието на легла за ICU в Нидерландия е 6,4 в сравнение с 29,2 и 15,9 на 100 000 жители за Германия и Белгия. Незначителните ресурси на ICU следва да се използват оптимално по време на пандемия в съгласие с редовните грижи, което неизбежно засяга решенията на лекарите. Научихме голяма хетерогенност при болестния ход на инфекцията с COVID-19. Тази хетерогенност се засилва, тъй като не съществува специфично лечение за COVID-19 (експериментални немаркирани терапии, напр. хидроксихлороквин, антивирусни лекарства, стероиди, блокери на интерлевкиновите рецептори се използват променливо между центровете и държавите). С основен акцент върху трансграничните различия, солидната оценка на хетерогенността, която описва изходните демографски данни, оценява курсовете на заболяванията с течение на времето, разглежда разликите между половете, изследва взаимоотношенията с резултатите и оценява разликите в лечението, ще покаже уникални резултати от ефектите от различните избори/настройки (включително системите за здравеопазване). Трансгранична кохорта, събрана в бъдеще, не съществува, но е спешно необходима. Една голяма добре характеризирана кохорта Euregio COVID-19, която включва „естествените“ различия между държавите, може да разкрие най-добрите практики в нашия регион в полза на бъдещите пациенти с COVID-19, поне в целия ни регион и държави. Обратно, като се вземат предвид различни настройки (включително системи за здравеопазване), данните от Euregio могат да се използват за прогнозиране на резултатите. Установените прогнозни резултати за общите популации на ICU изглеждат неподходящи за населението от COVID-19, които се различават клинично. За щастие са налице много оценки за прогнозата за COVID-19. Данните от Euregio имат големи предимства за проучване на тяхната външна валидност зад граница и по-специално биха могли да установят дали някои резултати се представят по-добре в една болница или държава в сравнение с другата. Разработването на нови или адаптирането на съществуващите модели за Euregio специално ще помогне за по-добро информиране на лекарите. Цели: (1) Проучване на различията в хетерогенността в популациите от пациенти с ICU, (2) подобряване на насоките за клинични решения и (3) изграждане на ИТ инфраструктура за сигурен и ефективен обмен на данни и анализ. OBJ 1. Възнамеряваме да свържем изолираните усилия в една кохортна мрежа на Euregio и да създадем нови концепции за характеризиране на пациентите, машинно обучение и оценка на резултатите (таблица 1). На партньорите в мрежата ще бъде предоставен достъп до общия модел на данни, а алгоритмите ще бъдат предоставени на разположение на цялата кохортна мрежа, което ще стимулира съвместните научноизследователски усилия чрез използване на обща платформа за данни. На първо място, предварително определените в еврегионален план и събраните в бъдеще данни за COVID-19 ще идентифицират различията между държавите. Първо, описанието на данните, съчетано с усъвършенствано статистическо моделиране с данни за резултатите, ще разкрие хетерогенността и ще разкрие резултати за най-добрите практики в нашия регион. След това ще валидираме съществуващите модели за прогнозиране, ще ги адаптираме за Euregio и ще разработим нови модели за прогнозиране с резултат. OBJ 2. Да преразгледа настоящите насоки и да ги адаптира, като използва основани на данни резултати, за да информира лекарите относно пациентите с COVID-19. Резултатите от анализите, които използват „естествени“ вариации в Euregio и разкриват най-добрите практики, ще послужат като основа за усъвършенстване на насоките. Това ще напътства лекарите да приемат пациенти в ICU или не и да продължат животоподдържащото лечение или да се откажат от животоподдържащата подкрепа, ако се считат за безполезни по по-равномерен начин в целия регион. OBJ 3. Основната амбиция е да се изгради нарастваща платформа за данни, която ще бъде домакин на набора от данни, като по този начин ще бъде възможен споделен достъп, зачитащ най-добрите технически и регулаторни практики, в п... (Bulgarian) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, с висока гъстота на населението, интензивно трансгранично преминаване и само около 5—10 % от жителите, които са преминали през инфекция по време на тази първа пандемична вълна, вероятно отново е засегната тежко при втора вълна от COVID-19. Ако е така, ние се стремим да осигурим всички налични грижи, включително прием в интензивно отделение (ICU), на тези пациенти, които ще се възползват и ще задържат грижи за тези, които не го правят, като същевременно се фокусират върху поддържащи грижи както за тях, така и за тяхното семейство. Сега трябва да научим уроци, за да насочваме по-добре решенията относно бъдещите грижи. Трансграничната перспектива при ученето на уроци вероятно ще разкрие допълнителни такива. Тъй като жителите на Euregio са еднакви, разликите в резултатите се дължат и на системни фактори. В рамките на Euregio системите за здравеопазване, болничната инфраструктура, критериите за прием и възможностите за лечение се различават значително. По-специално наличието на легла за ICU в Нидерландия е 6,4 в сравнение с 29,2 и 15,9 на 100 000 жители за Германия и Белгия. Незначителните ресурси на ICU следва да се използват оптимално по време на пандемия в съгласие с редовните грижи, което неизбежно засяга решенията на лекарите. Научихме голяма хетерогенност при болестния ход на инфекцията с COVID-19. Тази хетерогенност се засилва, тъй като не съществува специфично лечение за COVID-19 (експериментални немаркирани терапии, напр. хидроксихлороквин, антивирусни лекарства, стероиди, блокери на интерлевкиновите рецептори се използват променливо между центровете и държавите). С основен акцент върху трансграничните различия, солидната оценка на хетерогенността, която описва изходните демографски данни, оценява курсовете на заболяванията с течение на времето, разглежда разликите между половете, изследва взаимоотношенията с резултатите и оценява разликите в лечението, ще покаже уникални резултати от ефектите от различните избори/настройки (включително системите за здравеопазване). Трансгранична кохорта, събрана в бъдеще, не съществува, но е спешно необходима. Една голяма добре характеризирана кохорта Euregio COVID-19, която включва „естествените“ различия между държавите, може да разкрие най-добрите практики в нашия регион в полза на бъдещите пациенти с COVID-19, поне в целия ни регион и държави. Обратно, като се вземат предвид различни настройки (включително системи за здравеопазване), данните от Euregio могат да се използват за прогнозиране на резултатите. Установените прогнозни резултати за общите популации на ICU изглеждат неподходящи за населението от COVID-19, които се различават клинично. За щастие са налице много оценки за прогнозата за COVID-19. Данните от Euregio имат големи предимства за проучване на тяхната външна валидност зад граница и по-специално биха могли да установят дали някои резултати се представят по-добре в една болница или държава в сравнение с другата. Разработването на нови или адаптирането на съществуващите модели за Euregio специално ще помогне за по-добро информиране на лекарите. Цели: (1) Проучване на различията в хетерогенността в популациите от пациенти с ICU, (2) подобряване на насоките за клинични решения и (3) изграждане на ИТ инфраструктура за сигурен и ефективен обмен на данни и анализ. OBJ 1. Възнамеряваме да свържем изолираните усилия в една кохортна мрежа на Euregio и да създадем нови концепции за характеризиране на пациентите, машинно обучение и оценка на резултатите (таблица 1). На партньорите в мрежата ще бъде предоставен достъп до общия модел на данни, а алгоритмите ще бъдат предоставени на разположение на цялата кохортна мрежа, което ще стимулира съвместните научноизследователски усилия чрез използване на обща платформа за данни. На първо място, предварително определените в еврегионален план и събраните в бъдеще данни за COVID-19 ще идентифицират различията между държавите. Първо, описанието на данните, съчетано с усъвършенствано статистическо моделиране с данни за резултатите, ще разкрие хетерогенността и ще разкрие резултати за най-добрите практики в нашия регион. След това ще валидираме съществуващите модели за прогнозиране, ще ги адаптираме за Euregio и ще разработим нови модели за прогнозиране с резултат. OBJ 2. Да преразгледа настоящите насоки и да ги адаптира, като използва основани на данни резултати, за да информира лекарите относно пациентите с COVID-19. Резултатите от анализите, които използват „естествени“ вариации в Euregio и разкриват най-добрите практики, ще послужат като основа за усъвършенстване на насоките. Това ще напътства лекарите да приемат пациенти в ICU или не и да продължат животоподдържащото лечение или да се откажат от животоподдържащата подкрепа, ако се считат за безполезни по по-равномерен начин в целия регион. OBJ 3. Основната амбиция е да се изгради нарастваща платформа за данни, която ще бъде домакин на набора от данни, като по този начин ще бъде възможен споделен достъп, зачитащ най-добрите технически и регулаторни практики, в п... (Bulgarian) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, с висока гъстота на населението, интензивно трансгранично преминаване и само около 5—10 % от жителите, които са преминали през инфекция по време на тази първа пандемична вълна, вероятно отново е засегната тежко при втора вълна от COVID-19. Ако е така, ние се стремим да осигурим всички налични грижи, включително прием в интензивно отделение (ICU), на тези пациенти, които ще се възползват и ще задържат грижи за тези, които не го правят, като същевременно се фокусират върху поддържащи грижи както за тях, така и за тяхното семейство. Сега трябва да научим уроци, за да насочваме по-добре решенията относно бъдещите грижи. Трансграничната перспектива при ученето на уроци вероятно ще разкрие допълнителни такива. Тъй като жителите на Euregio са еднакви, разликите в резултатите се дължат и на системни фактори. В рамките на Euregio системите за здравеопазване, болничната инфраструктура, критериите за прием и възможностите за лечение се различават значително. По-специално наличието на легла за ICU в Нидерландия е 6,4 в сравнение с 29,2 и 15,9 на 100 000 жители за Германия и Белгия. Незначителните ресурси на ICU следва да се използват оптимално по време на пандемия в съгласие с редовните грижи, което неизбежно засяга решенията на лекарите. Научихме голяма хетерогенност при болестния ход на инфекцията с COVID-19. Тази хетерогенност се засилва, тъй като не съществува специфично лечение за COVID-19 (експериментални немаркирани терапии, напр. хидроксихлороквин, антивирусни лекарства, стероиди, блокери на интерлевкиновите рецептори се използват променливо между центровете и държавите). С основен акцент върху трансграничните различия, солидната оценка на хетерогенността, която описва изходните демографски данни, оценява курсовете на заболяванията с течение на времето, разглежда разликите между половете, изследва взаимоотношенията с резултатите и оценява разликите в лечението, ще покаже уникални резултати от ефектите от различните избори/настройки (включително системите за здравеопазване). Трансгранична кохорта, събрана в бъдеще, не съществува, но е спешно необходима. Една голяма добре характеризирана кохорта Euregio COVID-19, която включва „естествените“ различия между държавите, може да разкрие най-добрите практики в нашия регион в полза на бъдещите пациенти с COVID-19, поне в целия ни регион и държави. Обратно, като се вземат предвид различни настройки (включително системи за здравеопазване), данните от Euregio могат да се използват за прогнозиране на резултатите. Установените прогнозни резултати за общите популации на ICU изглеждат неподходящи за населението от COVID-19, които се различават клинично. За щастие са налице много оценки за прогнозата за COVID-19. Данните от Euregio имат големи предимства за проучване на тяхната външна валидност зад граница и по-специално биха могли да установят дали някои резултати се представят по-добре в една болница или държава в сравнение с другата. Разработването на нови или адаптирането на съществуващите модели за Euregio специално ще помогне за по-добро информиране на лекарите. Цели: (1) Проучване на различията в хетерогенността в популациите от пациенти с ICU, (2) подобряване на насоките за клинични решения и (3) изграждане на ИТ инфраструктура за сигурен и ефективен обмен на данни и анализ. OBJ 1. Възнамеряваме да свържем изолираните усилия в една кохортна мрежа на Euregio и да създадем нови концепции за характеризиране на пациентите, машинно обучение и оценка на резултатите (таблица 1). На партньорите в мрежата ще бъде предоставен достъп до общия модел на данни, а алгоритмите ще бъдат предоставени на разположение на цялата кохортна мрежа, което ще стимулира съвместните научноизследователски усилия чрез използване на обща платформа за данни. На първо място, предварително определените в еврегионален план и събраните в бъдеще данни за COVID-19 ще идентифицират различията между държавите. Първо, описанието на данните, съчетано с усъвършенствано статистическо моделиране с данни за резултатите, ще разкрие хетерогенността и ще разкрие резултати за най-добрите практики в нашия регион. След това ще валидираме съществуващите модели за прогнозиране, ще ги адаптираме за Euregio и ще разработим нови модели за прогнозиране с резултат. OBJ 2. Да преразгледа настоящите насоки и да ги адаптира, като използва основани на данни резултати, за да информира лекарите относно пациентите с COVID-19. Резултатите от анализите, които използват „естествени“ вариации в Euregio и разкриват най-добрите практики, ще послужат като основа за усъвършенстване на насоките. Това ще напътства лекарите да приемат пациенти в ICU или не и да продължат животоподдържащото лечение или да се откажат от животоподдържащата подкрепа, ако се считат за безполезни по по-равномерен начин в целия регион. OBJ 3. Основната амбиция е да се изгради нарастваща платформа за данни, която ще бъде домакин на набора от данни, като по този начин ще бъде възможен споделен достъп, зачитащ най-добрите технически и регулаторни практики, в п... (Bulgarian) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio s vysokou hustotou obyvatelstva, intenzivním přeshraničním průchodem a odhadem pouze 5–10 % obyvatel, kteří během této první pandemie prošli infekcí, je pravděpodobně znovu zasaženo druhou vlnou COVID-19. Pokud ano, snažíme se poskytnout veškerou dostupnou péči, včetně přijetí do jednotky intenzivní péče (ICU), těm pacientům, kteří budou mít prospěch a zadržovat péči o ty, kteří ne, a zároveň se zaměří na podpůrnou péči o ně i jejich rodinu. Nyní se musíme poučit, abychom mohli lépe řídit rozhodnutí o budoucí péči. Přeshraniční perspektiva v oblasti učení se pravděpodobně rozvine další. Vzhledem k tomu, že obyvatelé Euregio jsou si podobní, rozdíly ve výsledcích jsou také způsobeny systémovými faktory. V rámci Euregio se systémy zdravotní péče, nemocniční infrastruktura, přijímací kritéria a možnosti léčby značně liší. Zejména dostupnost lůžek JIP v Nizozemsku je 6,4 ve srovnání s 29,2 a 15,9 na 100 000 obyvatel v Německu a Belgii, resp. Scarce JIP zdroje by měly být optimálně využity během pandemie, po dohodě s pravidelnou péčí, která nevyhnutelně ovlivňuje rozhodnutí lékařů. Dozvěděli jsme se velkou heterogenitu v průběhu onemocnění COVID-19. Tato heterogenita je zesílena, protože neexistuje žádná specifická léčba onemocnění COVID-19 (experimentální off-label terapie, např. hydroxychlorochin, antivirová léčiva, steroidy, blokátory interleukinových receptorů byly používány variabilně mezi středisky a zeměmi). Se silným zaměřením na přeshraniční rozdíly, solidní hodnocení heterogenity, které popisuje základní demografie, hodnotí kurzy onemocnění v průběhu času, řeší rozdíly mezi pohlavími, zkoumá vztahy s výsledkem a hodnotí rozdíly v léčbě, ukáže jedinečné výsledky účinků různých voleb/nastavení (včetně systémů zdravotní péče). Přeshraniční prospektivně sbíraná kohorta ICU COVID-19 neexistuje, ale je naléhavě nutná. Velká dobře charakterizovaná kohorta Euregio COVID-19, která zahrnuje „přirozené“ rozdíly mezi zeměmi, může odhalit osvědčené postupy v celém našem regionu ve prospěch budoucích pacientů s onemocněním COVID-19, přinejmenším v celém našem regionu a zemích. Naopak, při zohlednění různých nastavení (včetně systémů zdravotní péče) lze údaje Euregio použít k předpovídání výsledku. Stanovená predikční skóre pro obecné populace ICU se jeví jako nevhodná pro populaci COVID-19, která se klinicky liší. Naštěstí je k dispozici mnoho prediktivních skóre onemocnění COVID-19. Údaje Euregio mají velké výhody při prošetřování jejich vnější platnosti přeshraničně, a zejména by mohly zjistit, zda některé výsledky dosahují lepších výsledků v jedné nemocnici nebo zemi oproti druhé. Vývoj nových, nebo přizpůsobení stávajících modelů pro Euregio konkrétně pomůže lépe informovat lékaře. Cíle: (1) Studie heterogenity v populacích pacientů s ICU, 2) zlepšení pokynů pro klinická rozhodnutí a 3) budování infrastruktury IT pro bezpečnou a účinnou výměnu dat a analýzu. OBJ 1. Máme v úmyslu propojit izolované úsilí do jediné kohortové sítě Euregio a průkopníkem nových konceptů charakterizace pacienta, strojového učení a hodnocení výsledků (tabulka 1). Síťovým partnerům bude umožněn přístup ke společnému datovému modelu a algoritmy budou zpřístupněny celé kohortové síti, což podpoří úsilí o spolupráci v oblasti výzkumu pomocí společné datové platformy. Za prvé, euregionální předem specifikované a prospektivně shromážděné údaje o onemocnění COVID-19 určí rozdíly mezi zeměmi. Za prvé, popis dat v kombinaci s pokročilým statistickým modelováním s výslednými daty odhalí heterogenitu a odhalí výsledky osvědčených postupů v celém našem regionu. Dále ověříme stávající predikční modely, přizpůsobíme je pro Euregio a vytvoříme nové predikční modely s výsledkem. OBJ 2. Přezkoumat stávající pokyny a přizpůsobit je pomocí výsledků založených na datech s cílem informovat lékaře o pacientech s onemocněním COVID-19. Výsledky analýz, které používají „přírodní“ variace v celém Euregio a odhalují osvědčené postupy, budou tvořit základ pro zdokonalování pokynů. To povede lékaře, aby přijímali pacienty na JIP nebo ne a pokračovali v léčbě, která udržuje život, nebo aby se vzdali podpory života, pokud to bude považováno za marné jednotněji v celém regionu. OBJ 3. Zastřešující ambicí je vybudovat rostoucí datovou platformu, která bude hostit soubor údajů, což umožní sdílený přístup, který respektuje osvědčené technické a regulační postupy, a to ve prospěch cílových skupin (tabulka 2). Kromě umožnění výzkumu vytvoří tato infrastruktura dashboard sdílení dat ICU téměř v reálném čase o přijetí pacientů a dostupnosti lůžka Euregio. Tím, že odhalí účinky na kapacitu ICU a klinický průběh dříve, budou mít nemocnice více času na spolupráci, reorganizaci a přípravu na nadcházející vlnu. (Czech) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio s vysokou hustotou obyvatelstva, intenzivním přeshraničním průchodem a odhadem pouze 5–10 % obyvatel, kteří během této první pandemie prošli infekcí, je pravděpodobně znovu zasaženo druhou vlnou COVID-19. Pokud ano, snažíme se poskytnout veškerou dostupnou péči, včetně přijetí do jednotky intenzivní péče (ICU), těm pacientům, kteří budou mít prospěch a zadržovat péči o ty, kteří ne, a zároveň se zaměří na podpůrnou péči o ně i jejich rodinu. Nyní se musíme poučit, abychom mohli lépe řídit rozhodnutí o budoucí péči. Přeshraniční perspektiva v oblasti učení se pravděpodobně rozvine další. Vzhledem k tomu, že obyvatelé Euregio jsou si podobní, rozdíly ve výsledcích jsou také způsobeny systémovými faktory. V rámci Euregio se systémy zdravotní péče, nemocniční infrastruktura, přijímací kritéria a možnosti léčby značně liší. Zejména dostupnost lůžek JIP v Nizozemsku je 6,4 ve srovnání s 29,2 a 15,9 na 100 000 obyvatel v Německu a Belgii, resp. Scarce JIP zdroje by měly být optimálně využity během pandemie, po dohodě s pravidelnou péčí, která nevyhnutelně ovlivňuje rozhodnutí lékařů. Dozvěděli jsme se velkou heterogenitu v průběhu onemocnění COVID-19. Tato heterogenita je zesílena, protože neexistuje žádná specifická léčba onemocnění COVID-19 (experimentální off-label terapie, např. hydroxychlorochin, antivirová léčiva, steroidy, blokátory interleukinových receptorů byly používány variabilně mezi středisky a zeměmi). Se silným zaměřením na přeshraniční rozdíly, solidní hodnocení heterogenity, které popisuje základní demografie, hodnotí kurzy onemocnění v průběhu času, řeší rozdíly mezi pohlavími, zkoumá vztahy s výsledkem a hodnotí rozdíly v léčbě, ukáže jedinečné výsledky účinků různých voleb/nastavení (včetně systémů zdravotní péče). Přeshraniční prospektivně sbíraná kohorta ICU COVID-19 neexistuje, ale je naléhavě nutná. Velká dobře charakterizovaná kohorta Euregio COVID-19, která zahrnuje „přirozené“ rozdíly mezi zeměmi, může odhalit osvědčené postupy v celém našem regionu ve prospěch budoucích pacientů s onemocněním COVID-19, přinejmenším v celém našem regionu a zemích. Naopak, při zohlednění různých nastavení (včetně systémů zdravotní péče) lze údaje Euregio použít k předpovídání výsledku. Stanovená predikční skóre pro obecné populace ICU se jeví jako nevhodná pro populaci COVID-19, která se klinicky liší. Naštěstí je k dispozici mnoho prediktivních skóre onemocnění COVID-19. Údaje Euregio mají velké výhody při prošetřování jejich vnější platnosti přeshraničně, a zejména by mohly zjistit, zda některé výsledky dosahují lepších výsledků v jedné nemocnici nebo zemi oproti druhé. Vývoj nových, nebo přizpůsobení stávajících modelů pro Euregio konkrétně pomůže lépe informovat lékaře. Cíle: (1) Studie heterogenity v populacích pacientů s ICU, 2) zlepšení pokynů pro klinická rozhodnutí a 3) budování infrastruktury IT pro bezpečnou a účinnou výměnu dat a analýzu. OBJ 1. Máme v úmyslu propojit izolované úsilí do jediné kohortové sítě Euregio a průkopníkem nových konceptů charakterizace pacienta, strojového učení a hodnocení výsledků (tabulka 1). Síťovým partnerům bude umožněn přístup ke společnému datovému modelu a algoritmy budou zpřístupněny celé kohortové síti, což podpoří úsilí o spolupráci v oblasti výzkumu pomocí společné datové platformy. Za prvé, euregionální předem specifikované a prospektivně shromážděné údaje o onemocnění COVID-19 určí rozdíly mezi zeměmi. Za prvé, popis dat v kombinaci s pokročilým statistickým modelováním s výslednými daty odhalí heterogenitu a odhalí výsledky osvědčených postupů v celém našem regionu. Dále ověříme stávající predikční modely, přizpůsobíme je pro Euregio a vytvoříme nové predikční modely s výsledkem. OBJ 2. Přezkoumat stávající pokyny a přizpůsobit je pomocí výsledků založených na datech s cílem informovat lékaře o pacientech s onemocněním COVID-19. Výsledky analýz, které používají „přírodní“ variace v celém Euregio a odhalují osvědčené postupy, budou tvořit základ pro zdokonalování pokynů. To povede lékaře, aby přijímali pacienty na JIP nebo ne a pokračovali v léčbě, která udržuje život, nebo aby se vzdali podpory života, pokud to bude považováno za marné jednotněji v celém regionu. OBJ 3. Zastřešující ambicí je vybudovat rostoucí datovou platformu, která bude hostit soubor údajů, což umožní sdílený přístup, který respektuje osvědčené technické a regulační postupy, a to ve prospěch cílových skupin (tabulka 2). Kromě umožnění výzkumu vytvoří tato infrastruktura dashboard sdílení dat ICU téměř v reálném čase o přijetí pacientů a dostupnosti lůžka Euregio. Tím, že odhalí účinky na kapacitu ICU a klinický průběh dříve, budou mít nemocnice více času na spolupráci, reorganizaci a přípravu na nadcházející vlnu. (Czech) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio s vysokou hustotou obyvatelstva, intenzivním přeshraničním průchodem a odhadem pouze 5–10 % obyvatel, kteří během této první pandemie prošli infekcí, je pravděpodobně znovu zasaženo druhou vlnou COVID-19. Pokud ano, snažíme se poskytnout veškerou dostupnou péči, včetně přijetí do jednotky intenzivní péče (ICU), těm pacientům, kteří budou mít prospěch a zadržovat péči o ty, kteří ne, a zároveň se zaměří na podpůrnou péči o ně i jejich rodinu. Nyní se musíme poučit, abychom mohli lépe řídit rozhodnutí o budoucí péči. Přeshraniční perspektiva v oblasti učení se pravděpodobně rozvine další. Vzhledem k tomu, že obyvatelé Euregio jsou si podobní, rozdíly ve výsledcích jsou také způsobeny systémovými faktory. V rámci Euregio se systémy zdravotní péče, nemocniční infrastruktura, přijímací kritéria a možnosti léčby značně liší. Zejména dostupnost lůžek JIP v Nizozemsku je 6,4 ve srovnání s 29,2 a 15,9 na 100 000 obyvatel v Německu a Belgii, resp. Scarce JIP zdroje by měly být optimálně využity během pandemie, po dohodě s pravidelnou péčí, která nevyhnutelně ovlivňuje rozhodnutí lékařů. Dozvěděli jsme se velkou heterogenitu v průběhu onemocnění COVID-19. Tato heterogenita je zesílena, protože neexistuje žádná specifická léčba onemocnění COVID-19 (experimentální off-label terapie, např. hydroxychlorochin, antivirová léčiva, steroidy, blokátory interleukinových receptorů byly používány variabilně mezi středisky a zeměmi). Se silným zaměřením na přeshraniční rozdíly, solidní hodnocení heterogenity, které popisuje základní demografie, hodnotí kurzy onemocnění v průběhu času, řeší rozdíly mezi pohlavími, zkoumá vztahy s výsledkem a hodnotí rozdíly v léčbě, ukáže jedinečné výsledky účinků různých voleb/nastavení (včetně systémů zdravotní péče). Přeshraniční prospektivně sbíraná kohorta ICU COVID-19 neexistuje, ale je naléhavě nutná. Velká dobře charakterizovaná kohorta Euregio COVID-19, která zahrnuje „přirozené“ rozdíly mezi zeměmi, může odhalit osvědčené postupy v celém našem regionu ve prospěch budoucích pacientů s onemocněním COVID-19, přinejmenším v celém našem regionu a zemích. Naopak, při zohlednění různých nastavení (včetně systémů zdravotní péče) lze údaje Euregio použít k předpovídání výsledku. Stanovená predikční skóre pro obecné populace ICU se jeví jako nevhodná pro populaci COVID-19, která se klinicky liší. Naštěstí je k dispozici mnoho prediktivních skóre onemocnění COVID-19. Údaje Euregio mají velké výhody při prošetřování jejich vnější platnosti přeshraničně, a zejména by mohly zjistit, zda některé výsledky dosahují lepších výsledků v jedné nemocnici nebo zemi oproti druhé. Vývoj nových, nebo přizpůsobení stávajících modelů pro Euregio konkrétně pomůže lépe informovat lékaře. Cíle: (1) Studie heterogenity v populacích pacientů s ICU, 2) zlepšení pokynů pro klinická rozhodnutí a 3) budování infrastruktury IT pro bezpečnou a účinnou výměnu dat a analýzu. OBJ 1. Máme v úmyslu propojit izolované úsilí do jediné kohortové sítě Euregio a průkopníkem nových konceptů charakterizace pacienta, strojového učení a hodnocení výsledků (tabulka 1). Síťovým partnerům bude umožněn přístup ke společnému datovému modelu a algoritmy budou zpřístupněny celé kohortové síti, což podpoří úsilí o spolupráci v oblasti výzkumu pomocí společné datové platformy. Za prvé, euregionální předem specifikované a prospektivně shromážděné údaje o onemocnění COVID-19 určí rozdíly mezi zeměmi. Za prvé, popis dat v kombinaci s pokročilým statistickým modelováním s výslednými daty odhalí heterogenitu a odhalí výsledky osvědčených postupů v celém našem regionu. Dále ověříme stávající predikční modely, přizpůsobíme je pro Euregio a vytvoříme nové predikční modely s výsledkem. OBJ 2. Přezkoumat stávající pokyny a přizpůsobit je pomocí výsledků založených na datech s cílem informovat lékaře o pacientech s onemocněním COVID-19. Výsledky analýz, které používají „přírodní“ variace v celém Euregio a odhalují osvědčené postupy, budou tvořit základ pro zdokonalování pokynů. To povede lékaře, aby přijímali pacienty na JIP nebo ne a pokračovali v léčbě, která udržuje život, nebo aby se vzdali podpory života, pokud to bude považováno za marné jednotněji v celém regionu. OBJ 3. Zastřešující ambicí je vybudovat rostoucí datovou platformu, která bude hostit soubor údajů, což umožní sdílený přístup, který respektuje osvědčené technické a regulační postupy, a to ve prospěch cílových skupin (tabulka 2). Kromě umožnění výzkumu vytvoří tato infrastruktura dashboard sdílení dat ICU téměř v reálném čase o přijetí pacientů a dostupnosti lůžka Euregio. Tím, že odhalí účinky na kapacitu ICU a klinický průběh dříve, budou mít nemocnice více času na spolupráci, reorganizaci a přípravu na nadcházející vlnu. (Czech) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio s vysokou hustotou obyvatelstva, intenzivním přeshraničním průchodem a odhadem pouze 5–10 % obyvatel, kteří během této první pandemie prošli infekcí, je pravděpodobně znovu zasaženo druhou vlnou COVID-19. Pokud ano, snažíme se poskytnout veškerou dostupnou péči, včetně přijetí do jednotky intenzivní péče (ICU), těm pacientům, kteří budou mít prospěch a zadržovat péči o ty, kteří ne, a zároveň se zaměří na podpůrnou péči o ně i jejich rodinu. Nyní se musíme poučit, abychom mohli lépe řídit rozhodnutí o budoucí péči. Přeshraniční perspektiva v oblasti učení se pravděpodobně rozvine další. Vzhledem k tomu, že obyvatelé Euregio jsou si podobní, rozdíly ve výsledcích jsou také způsobeny systémovými faktory. V rámci Euregio se systémy zdravotní péče, nemocniční infrastruktura, přijímací kritéria a možnosti léčby značně liší. Zejména dostupnost lůžek JIP v Nizozemsku je 6,4 ve srovnání s 29,2 a 15,9 na 100 000 obyvatel v Německu a Belgii, resp. Scarce JIP zdroje by měly být optimálně využity během pandemie, po dohodě s pravidelnou péčí, která nevyhnutelně ovlivňuje rozhodnutí lékařů. Dozvěděli jsme se velkou heterogenitu v průběhu onemocnění COVID-19. Tato heterogenita je zesílena, protože neexistuje žádná specifická léčba onemocnění COVID-19 (experimentální off-label terapie, např. hydroxychlorochin, antivirová léčiva, steroidy, blokátory interleukinových receptorů byly používány variabilně mezi středisky a zeměmi). Se silným zaměřením na přeshraniční rozdíly, solidní hodnocení heterogenity, které popisuje základní demografie, hodnotí kurzy onemocnění v průběhu času, řeší rozdíly mezi pohlavími, zkoumá vztahy s výsledkem a hodnotí rozdíly v léčbě, ukáže jedinečné výsledky účinků různých voleb/nastavení (včetně systémů zdravotní péče). Přeshraniční prospektivně sbíraná kohorta ICU COVID-19 neexistuje, ale je naléhavě nutná. Velká dobře charakterizovaná kohorta Euregio COVID-19, která zahrnuje „přirozené“ rozdíly mezi zeměmi, může odhalit osvědčené postupy v celém našem regionu ve prospěch budoucích pacientů s onemocněním COVID-19, přinejmenším v celém našem regionu a zemích. Naopak, při zohlednění různých nastavení (včetně systémů zdravotní péče) lze údaje Euregio použít k předpovídání výsledku. Stanovená predikční skóre pro obecné populace ICU se jeví jako nevhodná pro populaci COVID-19, která se klinicky liší. Naštěstí je k dispozici mnoho prediktivních skóre onemocnění COVID-19. Údaje Euregio mají velké výhody při prošetřování jejich vnější platnosti přeshraničně, a zejména by mohly zjistit, zda některé výsledky dosahují lepších výsledků v jedné nemocnici nebo zemi oproti druhé. Vývoj nových, nebo přizpůsobení stávajících modelů pro Euregio konkrétně pomůže lépe informovat lékaře. Cíle: (1) Studie heterogenity v populacích pacientů s ICU, 2) zlepšení pokynů pro klinická rozhodnutí a 3) budování infrastruktury IT pro bezpečnou a účinnou výměnu dat a analýzu. OBJ 1. Máme v úmyslu propojit izolované úsilí do jediné kohortové sítě Euregio a průkopníkem nových konceptů charakterizace pacienta, strojového učení a hodnocení výsledků (tabulka 1). Síťovým partnerům bude umožněn přístup ke společnému datovému modelu a algoritmy budou zpřístupněny celé kohortové síti, což podpoří úsilí o spolupráci v oblasti výzkumu pomocí společné datové platformy. Za prvé, euregionální předem specifikované a prospektivně shromážděné údaje o onemocnění COVID-19 určí rozdíly mezi zeměmi. Za prvé, popis dat v kombinaci s pokročilým statistickým modelováním s výslednými daty odhalí heterogenitu a odhalí výsledky osvědčených postupů v celém našem regionu. Dále ověříme stávající predikční modely, přizpůsobíme je pro Euregio a vytvoříme nové predikční modely s výsledkem. OBJ 2. Přezkoumat stávající pokyny a přizpůsobit je pomocí výsledků založených na datech s cílem informovat lékaře o pacientech s onemocněním COVID-19. Výsledky analýz, které používají „přírodní“ variace v celém Euregio a odhalují osvědčené postupy, budou tvořit základ pro zdokonalování pokynů. To povede lékaře, aby přijímali pacienty na JIP nebo ne a pokračovali v léčbě, která udržuje život, nebo aby se vzdali podpory života, pokud to bude považováno za marné jednotněji v celém regionu. OBJ 3. Zastřešující ambicí je vybudovat rostoucí datovou platformu, která bude hostit soubor údajů, což umožní sdílený přístup, který respektuje osvědčené technické a regulační postupy, a to ve prospěch cílových skupin (tabulka 2). Kromě umožnění výzkumu vytvoří tato infrastruktura dashboard sdílení dat ICU téměř v reálném čase o přijetí pacientů a dostupnosti lůžka Euregio. Tím, že odhalí účinky na kapacitu ICU a klinický průběh dříve, budou mít nemocnice více času na spolupráci, reorganizaci a přípravu na nadcházející vlnu. (Czech) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, b’densità għolja ta’ popolazzjoni, passaġġ transfruntier intens u madwar 5–10 % biss tal-abitanti li għaddew minn infezzjoni matul din l-ewwel mewġa pandemika, x’aktarx li reġa’ laqat ħażin fit-tieni mewġa tal-COVID-19. Jekk iva, aħna nimmiraw li nipprovdu l-kura kollha disponibbli, inkluż id-dħul fit-Taqsima tal-Kura Intensiva (ICU), lil dawk il-pazjenti li se jibbenefikaw u jżommu l-kura għal dawk li ma jagħmlux dan, filwaqt li niffukaw fuq kura ta’ appoġġ kemm għalihom kif ukoll għall-familja tagħhom. Irridu nitgħallmu issa biex niggwidaw id-deċiżjonijiet dwar il-kura futura ferm aħjar. Il-perspettiva transkonfinali fit-tagħlim tal-lezzjonijiet x’aktarx li tisfaxxa oħrajn addizzjonali. Peress li l-abitanti ta’ Euregio huma simili, id-differenzi fir-riżultati huma xprunati wkoll minn fatturi tas-sistema. Fi ħdan Euregio, is-sistemi tal-kura tas-saħħa, l-infrastruttura tal-isptarijiet, il-kriterji ta’ ammissjoni u l-għażliet ta’ trattament ivarjaw b’mod konsiderevoli. B’mod partikolari, id-disponibbiltà ta’ sodod tal-ICU fin-Netherlands hija 6.4, meta mqabbla ma’ 29.2 u 15.9 għal kull 100.000 abitant għall-Ġermanja u l-Belġju, resp. Ir-riżorsi tal-ICU skarsi għandhom jintużaw bl-aħjar mod matul pandemija, bi qbil ma’ kura regolari, li inevitabbilment taffettwa d-deċiżjonijiet tat-tobba. Tgħallimna eteroġeneità kbira fil-kors tal-mard tal-infezzjoni tal-COVID-19. Din l-eteroġeneità hija amplifikata peress li ma teżisti l-ebda kura speċifika għall-COVID-19 (terapiji esperimentali off-label eż. hydroxychloroquine, mediċini antivirali, sterojdi, imblokkaturi tar-riċetturi ta’ interleukin intużaw b’mod differenti bejn iċ-ċentri u l-pajjiżi). B’enfasi ewlenija fuq id-differenzi transkonfinali, evalwazzjoni solida dwar l-eteroġeneità li tiddeskrivi d-demografija tal-linja bażi, tevalwa l-korsijiet tal-mard matul iż-żmien, tindirizza d-differenzi bejn is-sessi, tinvestiga r-relazzjonijiet mar-riżultati u tevalwa d-differenzi fil-kura turi riżultati uniċi tal-effetti ta’ għażliet/settings differenti (inklużi s-sistemi tal-kura tas-saħħa). Koorti transfruntier tal-ICU dwar il-COVID-19 miġbur b’mod prospettiv ma jeżistix, iżda huwa meħtieġ b’mod urġenti. Koorti kbir ikkaratterizzat sew tal-COVID-19 Euregio li jinkorpora l-varjazzjoni “naturali” bejn il-pajjiżi jista’ jiżvela l-aħjar prattika fir-reġjun tagħna għall-benefiċċju tal-pazjenti futuri tal-COVID-19, tal-inqas, fir-reġjun u fil-pajjiżi kollha tagħna. Min-naħa l-oħra, filwaqt li jitqiesu s-settings differenti (inklużi s-sistemi tal-kura tas-saħħa), id-data ta’ Euregio tista’ tintuża biex jitbassar ir-riżultat. Punteġġi ta’ tbassir stabbiliti għall-popolazzjonijiet ġenerali tal-ICU jidhru li mhumiex xierqa għall-popolazzjoni tal-COVID-19, li jvarjaw klinikament. Fortunatament, ħafna punteġġi ta’ tbassir tal-COVID-19 isiru disponibbli. Id-data ta’ Euregio għandha vantaġġi kbar biex tinvestiga l-validità esterna transkonfinali tagħha, u, b’mod partikolari, tista’ tistabbilixxi jekk ċerti punteġġi jmorrux aħjar fi sptar jew pajjiż wieħed fuq l-ieħor. L-iżvilupp ta’ mudelli ġodda, jew l-adattament ta’ mudelli eżistenti għal Euregio speċifikament jgħin biex it-tobba jiġu infurmati aħjar. Għanijiet: (1) jistudja differenzi fl-eteroġeneità fil-popolazzjonijiet ta’ pazjenti b’ICU, (2) itejjeb il-linji gwida għad-deċiżjonijiet kliniċi, u (3) jibni infrastruttura tal-IT għal skambju ta’ dejta u analiżi siguri u effiċjenti. OBJ 1. Aħna beħsiebna ngħaqqdu l-isforzi iżolati f’netwerk wieħed ta’ koorti Euregio u kunċetti ġodda pijunieri ta’ karatterizzazzjoni tal-pazjent, tagħlim awtomatiku u evalwazzjoni tar-riżultat (Tabella 1). L-imsieħba tan-netwerk se jingħataw aċċess għall-mudell komuni tad-dejta, u l-algoritmi se jkunu disponibbli għan-netwerk kollu tal-koorti, biex b’hekk tingħata spinta lill-isforzi tar-riċerka kollaborattiva bl-użu ta’ pjattaforma komuni tad-dejta. L-ewwel nett, id-data ewreġjonali speċifikata minn qabel u miġbura b’mod prospettiv dwar il-COVID-19 se tidentifika d-differenzi bejn il-pajjiżi. L-ewwel nett, id-deskrizzjoni tad-data kkombinata ma’ mmudellar statistiku avvanzat mad-data tal-eżitu se tneħħi l-eteroġeneità u tiżvela riżultati dwar l-aħjar prattiki fir-reġjun kollu tagħna. Imbagħad, se nivvalidaw mudelli eżistenti ta’ tbassir, nadattawhom għal Euregio u niżviluppaw mudelli ġodda ta’ tbassir b’riżultat. OBJ 2. Tirrevedi l-linji gwida attwali u tadattahom bl-użu ta’ riżultati xprunati mid-data biex tinforma lit-tobba dwar il-pazjenti b’COVID-19. Ir-riżultati mill-analiżijiet li jużaw varjazzjoni “naturali” f’Euregio u jiżvelaw l-aħjar prattika se jiffurmaw bażi għall-irfinar tal-linji gwida. Dan se jiggwida lit-tobba biex idaħħlu l-pazjenti f’ICU jew le u biex ikomplu l-kura li ssostni l-ħajja jew l-appoġġ li jmantni l-ħajja jekk ikun ikkunsidrat għalxejn b’mod aktar uniformi fir-reġjun kollu. OBJ 3. L-ambizzjoni ġenerali hija li tinbena pjattaforma tad-data li qed tikber li se tospita s-sett tad-data, biex b’hekk l-aċċess kond... (Maltese) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, b’densità għolja ta’ popolazzjoni, passaġġ transfruntier intens u madwar 5–10 % biss tal-abitanti li għaddew minn infezzjoni matul din l-ewwel mewġa pandemika, x’aktarx li reġa’ laqat ħażin fit-tieni mewġa tal-COVID-19. Jekk iva, aħna nimmiraw li nipprovdu l-kura kollha disponibbli, inkluż id-dħul fit-Taqsima tal-Kura Intensiva (ICU), lil dawk il-pazjenti li se jibbenefikaw u jżommu l-kura għal dawk li ma jagħmlux dan, filwaqt li niffukaw fuq kura ta’ appoġġ kemm għalihom kif ukoll għall-familja tagħhom. Irridu nitgħallmu issa biex niggwidaw id-deċiżjonijiet dwar il-kura futura ferm aħjar. Il-perspettiva transkonfinali fit-tagħlim tal-lezzjonijiet x’aktarx li tisfaxxa oħrajn addizzjonali. Peress li l-abitanti ta’ Euregio huma simili, id-differenzi fir-riżultati huma xprunati wkoll minn fatturi tas-sistema. Fi ħdan Euregio, is-sistemi tal-kura tas-saħħa, l-infrastruttura tal-isptarijiet, il-kriterji ta’ ammissjoni u l-għażliet ta’ trattament ivarjaw b’mod konsiderevoli. B’mod partikolari, id-disponibbiltà ta’ sodod tal-ICU fin-Netherlands hija 6.4, meta mqabbla ma’ 29.2 u 15.9 għal kull 100.000 abitant għall-Ġermanja u l-Belġju, resp. Ir-riżorsi tal-ICU skarsi għandhom jintużaw bl-aħjar mod matul pandemija, bi qbil ma’ kura regolari, li inevitabbilment taffettwa d-deċiżjonijiet tat-tobba. Tgħallimna eteroġeneità kbira fil-kors tal-mard tal-infezzjoni tal-COVID-19. Din l-eteroġeneità hija amplifikata peress li ma teżisti l-ebda kura speċifika għall-COVID-19 (terapiji esperimentali off-label eż. hydroxychloroquine, mediċini antivirali, sterojdi, imblokkaturi tar-riċetturi ta’ interleukin intużaw b’mod differenti bejn iċ-ċentri u l-pajjiżi). B’enfasi ewlenija fuq id-differenzi transkonfinali, evalwazzjoni solida dwar l-eteroġeneità li tiddeskrivi d-demografija tal-linja bażi, tevalwa l-korsijiet tal-mard matul iż-żmien, tindirizza d-differenzi bejn is-sessi, tinvestiga r-relazzjonijiet mar-riżultati u tevalwa d-differenzi fil-kura turi riżultati uniċi tal-effetti ta’ għażliet/settings differenti (inklużi s-sistemi tal-kura tas-saħħa). Koorti transfruntier tal-ICU dwar il-COVID-19 miġbur b’mod prospettiv ma jeżistix, iżda huwa meħtieġ b’mod urġenti. Koorti kbir ikkaratterizzat sew tal-COVID-19 Euregio li jinkorpora l-varjazzjoni “naturali” bejn il-pajjiżi jista’ jiżvela l-aħjar prattika fir-reġjun tagħna għall-benefiċċju tal-pazjenti futuri tal-COVID-19, tal-inqas, fir-reġjun u fil-pajjiżi kollha tagħna. Min-naħa l-oħra, filwaqt li jitqiesu s-settings differenti (inklużi s-sistemi tal-kura tas-saħħa), id-data ta’ Euregio tista’ tintuża biex jitbassar ir-riżultat. Punteġġi ta’ tbassir stabbiliti għall-popolazzjonijiet ġenerali tal-ICU jidhru li mhumiex xierqa għall-popolazzjoni tal-COVID-19, li jvarjaw klinikament. Fortunatament, ħafna punteġġi ta’ tbassir tal-COVID-19 isiru disponibbli. Id-data ta’ Euregio għandha vantaġġi kbar biex tinvestiga l-validità esterna transkonfinali tagħha, u, b’mod partikolari, tista’ tistabbilixxi jekk ċerti punteġġi jmorrux aħjar fi sptar jew pajjiż wieħed fuq l-ieħor. L-iżvilupp ta’ mudelli ġodda, jew l-adattament ta’ mudelli eżistenti għal Euregio speċifikament jgħin biex it-tobba jiġu infurmati aħjar. Għanijiet: (1) jistudja differenzi fl-eteroġeneità fil-popolazzjonijiet ta’ pazjenti b’ICU, (2) itejjeb il-linji gwida għad-deċiżjonijiet kliniċi, u (3) jibni infrastruttura tal-IT għal skambju ta’ dejta u analiżi siguri u effiċjenti. OBJ 1. Aħna beħsiebna ngħaqqdu l-isforzi iżolati f’netwerk wieħed ta’ koorti Euregio u kunċetti ġodda pijunieri ta’ karatterizzazzjoni tal-pazjent, tagħlim awtomatiku u evalwazzjoni tar-riżultat (Tabella 1). L-imsieħba tan-netwerk se jingħataw aċċess għall-mudell komuni tad-dejta, u l-algoritmi se jkunu disponibbli għan-netwerk kollu tal-koorti, biex b’hekk tingħata spinta lill-isforzi tar-riċerka kollaborattiva bl-użu ta’ pjattaforma komuni tad-dejta. L-ewwel nett, id-data ewreġjonali speċifikata minn qabel u miġbura b’mod prospettiv dwar il-COVID-19 se tidentifika d-differenzi bejn il-pajjiżi. L-ewwel nett, id-deskrizzjoni tad-data kkombinata ma’ mmudellar statistiku avvanzat mad-data tal-eżitu se tneħħi l-eteroġeneità u tiżvela riżultati dwar l-aħjar prattiki fir-reġjun kollu tagħna. Imbagħad, se nivvalidaw mudelli eżistenti ta’ tbassir, nadattawhom għal Euregio u niżviluppaw mudelli ġodda ta’ tbassir b’riżultat. OBJ 2. Tirrevedi l-linji gwida attwali u tadattahom bl-użu ta’ riżultati xprunati mid-data biex tinforma lit-tobba dwar il-pazjenti b’COVID-19. Ir-riżultati mill-analiżijiet li jużaw varjazzjoni “naturali” f’Euregio u jiżvelaw l-aħjar prattika se jiffurmaw bażi għall-irfinar tal-linji gwida. Dan se jiggwida lit-tobba biex idaħħlu l-pazjenti f’ICU jew le u biex ikomplu l-kura li ssostni l-ħajja jew l-appoġġ li jmantni l-ħajja jekk ikun ikkunsidrat għalxejn b’mod aktar uniformi fir-reġjun kollu. OBJ 3. L-ambizzjoni ġenerali hija li tinbena pjattaforma tad-data li qed tikber li se tospita s-sett tad-data, biex b’hekk l-aċċess kond... (Maltese) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, b’densità għolja ta’ popolazzjoni, passaġġ transfruntier intens u madwar 5–10 % biss tal-abitanti li għaddew minn infezzjoni matul din l-ewwel mewġa pandemika, x’aktarx li reġa’ laqat ħażin fit-tieni mewġa tal-COVID-19. Jekk iva, aħna nimmiraw li nipprovdu l-kura kollha disponibbli, inkluż id-dħul fit-Taqsima tal-Kura Intensiva (ICU), lil dawk il-pazjenti li se jibbenefikaw u jżommu l-kura għal dawk li ma jagħmlux dan, filwaqt li niffukaw fuq kura ta’ appoġġ kemm għalihom kif ukoll għall-familja tagħhom. Irridu nitgħallmu issa biex niggwidaw id-deċiżjonijiet dwar il-kura futura ferm aħjar. Il-perspettiva transkonfinali fit-tagħlim tal-lezzjonijiet x’aktarx li tisfaxxa oħrajn addizzjonali. Peress li l-abitanti ta’ Euregio huma simili, id-differenzi fir-riżultati huma xprunati wkoll minn fatturi tas-sistema. Fi ħdan Euregio, is-sistemi tal-kura tas-saħħa, l-infrastruttura tal-isptarijiet, il-kriterji ta’ ammissjoni u l-għażliet ta’ trattament ivarjaw b’mod konsiderevoli. B’mod partikolari, id-disponibbiltà ta’ sodod tal-ICU fin-Netherlands hija 6.4, meta mqabbla ma’ 29.2 u 15.9 għal kull 100.000 abitant għall-Ġermanja u l-Belġju, resp. Ir-riżorsi tal-ICU skarsi għandhom jintużaw bl-aħjar mod matul pandemija, bi qbil ma’ kura regolari, li inevitabbilment taffettwa d-deċiżjonijiet tat-tobba. Tgħallimna eteroġeneità kbira fil-kors tal-mard tal-infezzjoni tal-COVID-19. Din l-eteroġeneità hija amplifikata peress li ma teżisti l-ebda kura speċifika għall-COVID-19 (terapiji esperimentali off-label eż. hydroxychloroquine, mediċini antivirali, sterojdi, imblokkaturi tar-riċetturi ta’ interleukin intużaw b’mod differenti bejn iċ-ċentri u l-pajjiżi). B’enfasi ewlenija fuq id-differenzi transkonfinali, evalwazzjoni solida dwar l-eteroġeneità li tiddeskrivi d-demografija tal-linja bażi, tevalwa l-korsijiet tal-mard matul iż-żmien, tindirizza d-differenzi bejn is-sessi, tinvestiga r-relazzjonijiet mar-riżultati u tevalwa d-differenzi fil-kura turi riżultati uniċi tal-effetti ta’ għażliet/settings differenti (inklużi s-sistemi tal-kura tas-saħħa). Koorti transfruntier tal-ICU dwar il-COVID-19 miġbur b’mod prospettiv ma jeżistix, iżda huwa meħtieġ b’mod urġenti. Koorti kbir ikkaratterizzat sew tal-COVID-19 Euregio li jinkorpora l-varjazzjoni “naturali” bejn il-pajjiżi jista’ jiżvela l-aħjar prattika fir-reġjun tagħna għall-benefiċċju tal-pazjenti futuri tal-COVID-19, tal-inqas, fir-reġjun u fil-pajjiżi kollha tagħna. Min-naħa l-oħra, filwaqt li jitqiesu s-settings differenti (inklużi s-sistemi tal-kura tas-saħħa), id-data ta’ Euregio tista’ tintuża biex jitbassar ir-riżultat. Punteġġi ta’ tbassir stabbiliti għall-popolazzjonijiet ġenerali tal-ICU jidhru li mhumiex xierqa għall-popolazzjoni tal-COVID-19, li jvarjaw klinikament. Fortunatament, ħafna punteġġi ta’ tbassir tal-COVID-19 isiru disponibbli. Id-data ta’ Euregio għandha vantaġġi kbar biex tinvestiga l-validità esterna transkonfinali tagħha, u, b’mod partikolari, tista’ tistabbilixxi jekk ċerti punteġġi jmorrux aħjar fi sptar jew pajjiż wieħed fuq l-ieħor. L-iżvilupp ta’ mudelli ġodda, jew l-adattament ta’ mudelli eżistenti għal Euregio speċifikament jgħin biex it-tobba jiġu infurmati aħjar. Għanijiet: (1) jistudja differenzi fl-eteroġeneità fil-popolazzjonijiet ta’ pazjenti b’ICU, (2) itejjeb il-linji gwida għad-deċiżjonijiet kliniċi, u (3) jibni infrastruttura tal-IT għal skambju ta’ dejta u analiżi siguri u effiċjenti. OBJ 1. Aħna beħsiebna ngħaqqdu l-isforzi iżolati f’netwerk wieħed ta’ koorti Euregio u kunċetti ġodda pijunieri ta’ karatterizzazzjoni tal-pazjent, tagħlim awtomatiku u evalwazzjoni tar-riżultat (Tabella 1). L-imsieħba tan-netwerk se jingħataw aċċess għall-mudell komuni tad-dejta, u l-algoritmi se jkunu disponibbli għan-netwerk kollu tal-koorti, biex b’hekk tingħata spinta lill-isforzi tar-riċerka kollaborattiva bl-użu ta’ pjattaforma komuni tad-dejta. L-ewwel nett, id-data ewreġjonali speċifikata minn qabel u miġbura b’mod prospettiv dwar il-COVID-19 se tidentifika d-differenzi bejn il-pajjiżi. L-ewwel nett, id-deskrizzjoni tad-data kkombinata ma’ mmudellar statistiku avvanzat mad-data tal-eżitu se tneħħi l-eteroġeneità u tiżvela riżultati dwar l-aħjar prattiki fir-reġjun kollu tagħna. Imbagħad, se nivvalidaw mudelli eżistenti ta’ tbassir, nadattawhom għal Euregio u niżviluppaw mudelli ġodda ta’ tbassir b’riżultat. OBJ 2. Tirrevedi l-linji gwida attwali u tadattahom bl-użu ta’ riżultati xprunati mid-data biex tinforma lit-tobba dwar il-pazjenti b’COVID-19. Ir-riżultati mill-analiżijiet li jużaw varjazzjoni “naturali” f’Euregio u jiżvelaw l-aħjar prattika se jiffurmaw bażi għall-irfinar tal-linji gwida. Dan se jiggwida lit-tobba biex idaħħlu l-pazjenti f’ICU jew le u biex ikomplu l-kura li ssostni l-ħajja jew l-appoġġ li jmantni l-ħajja jekk ikun ikkunsidrat għalxejn b’mod aktar uniformi fir-reġjun kollu. OBJ 3. L-ambizzjoni ġenerali hija li tinbena pjattaforma tad-data li qed tikber li se tospita s-sett tad-data, biex b’hekk l-aċċess kond... (Maltese) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, b’densità għolja ta’ popolazzjoni, passaġġ transfruntier intens u madwar 5–10 % biss tal-abitanti li għaddew minn infezzjoni matul din l-ewwel mewġa pandemika, x’aktarx li reġa’ laqat ħażin fit-tieni mewġa tal-COVID-19. Jekk iva, aħna nimmiraw li nipprovdu l-kura kollha disponibbli, inkluż id-dħul fit-Taqsima tal-Kura Intensiva (ICU), lil dawk il-pazjenti li se jibbenefikaw u jżommu l-kura għal dawk li ma jagħmlux dan, filwaqt li niffukaw fuq kura ta’ appoġġ kemm għalihom kif ukoll għall-familja tagħhom. Irridu nitgħallmu issa biex niggwidaw id-deċiżjonijiet dwar il-kura futura ferm aħjar. Il-perspettiva transkonfinali fit-tagħlim tal-lezzjonijiet x’aktarx li tisfaxxa oħrajn addizzjonali. Peress li l-abitanti ta’ Euregio huma simili, id-differenzi fir-riżultati huma xprunati wkoll minn fatturi tas-sistema. Fi ħdan Euregio, is-sistemi tal-kura tas-saħħa, l-infrastruttura tal-isptarijiet, il-kriterji ta’ ammissjoni u l-għażliet ta’ trattament ivarjaw b’mod konsiderevoli. B’mod partikolari, id-disponibbiltà ta’ sodod tal-ICU fin-Netherlands hija 6.4, meta mqabbla ma’ 29.2 u 15.9 għal kull 100.000 abitant għall-Ġermanja u l-Belġju, resp. Ir-riżorsi tal-ICU skarsi għandhom jintużaw bl-aħjar mod matul pandemija, bi qbil ma’ kura regolari, li inevitabbilment taffettwa d-deċiżjonijiet tat-tobba. Tgħallimna eteroġeneità kbira fil-kors tal-mard tal-infezzjoni tal-COVID-19. Din l-eteroġeneità hija amplifikata peress li ma teżisti l-ebda kura speċifika għall-COVID-19 (terapiji esperimentali off-label eż. hydroxychloroquine, mediċini antivirali, sterojdi, imblokkaturi tar-riċetturi ta’ interleukin intużaw b’mod differenti bejn iċ-ċentri u l-pajjiżi). B’enfasi ewlenija fuq id-differenzi transkonfinali, evalwazzjoni solida dwar l-eteroġeneità li tiddeskrivi d-demografija tal-linja bażi, tevalwa l-korsijiet tal-mard matul iż-żmien, tindirizza d-differenzi bejn is-sessi, tinvestiga r-relazzjonijiet mar-riżultati u tevalwa d-differenzi fil-kura turi riżultati uniċi tal-effetti ta’ għażliet/settings differenti (inklużi s-sistemi tal-kura tas-saħħa). Koorti transfruntier tal-ICU dwar il-COVID-19 miġbur b’mod prospettiv ma jeżistix, iżda huwa meħtieġ b’mod urġenti. Koorti kbir ikkaratterizzat sew tal-COVID-19 Euregio li jinkorpora l-varjazzjoni “naturali” bejn il-pajjiżi jista’ jiżvela l-aħjar prattika fir-reġjun tagħna għall-benefiċċju tal-pazjenti futuri tal-COVID-19, tal-inqas, fir-reġjun u fil-pajjiżi kollha tagħna. Min-naħa l-oħra, filwaqt li jitqiesu s-settings differenti (inklużi s-sistemi tal-kura tas-saħħa), id-data ta’ Euregio tista’ tintuża biex jitbassar ir-riżultat. Punteġġi ta’ tbassir stabbiliti għall-popolazzjonijiet ġenerali tal-ICU jidhru li mhumiex xierqa għall-popolazzjoni tal-COVID-19, li jvarjaw klinikament. Fortunatament, ħafna punteġġi ta’ tbassir tal-COVID-19 isiru disponibbli. Id-data ta’ Euregio għandha vantaġġi kbar biex tinvestiga l-validità esterna transkonfinali tagħha, u, b’mod partikolari, tista’ tistabbilixxi jekk ċerti punteġġi jmorrux aħjar fi sptar jew pajjiż wieħed fuq l-ieħor. L-iżvilupp ta’ mudelli ġodda, jew l-adattament ta’ mudelli eżistenti għal Euregio speċifikament jgħin biex it-tobba jiġu infurmati aħjar. Għanijiet: (1) jistudja differenzi fl-eteroġeneità fil-popolazzjonijiet ta’ pazjenti b’ICU, (2) itejjeb il-linji gwida għad-deċiżjonijiet kliniċi, u (3) jibni infrastruttura tal-IT għal skambju ta’ dejta u analiżi siguri u effiċjenti. OBJ 1. Aħna beħsiebna ngħaqqdu l-isforzi iżolati f’netwerk wieħed ta’ koorti Euregio u kunċetti ġodda pijunieri ta’ karatterizzazzjoni tal-pazjent, tagħlim awtomatiku u evalwazzjoni tar-riżultat (Tabella 1). L-imsieħba tan-netwerk se jingħataw aċċess għall-mudell komuni tad-dejta, u l-algoritmi se jkunu disponibbli għan-netwerk kollu tal-koorti, biex b’hekk tingħata spinta lill-isforzi tar-riċerka kollaborattiva bl-użu ta’ pjattaforma komuni tad-dejta. L-ewwel nett, id-data ewreġjonali speċifikata minn qabel u miġbura b’mod prospettiv dwar il-COVID-19 se tidentifika d-differenzi bejn il-pajjiżi. L-ewwel nett, id-deskrizzjoni tad-data kkombinata ma’ mmudellar statistiku avvanzat mad-data tal-eżitu se tneħħi l-eteroġeneità u tiżvela riżultati dwar l-aħjar prattiki fir-reġjun kollu tagħna. Imbagħad, se nivvalidaw mudelli eżistenti ta’ tbassir, nadattawhom għal Euregio u niżviluppaw mudelli ġodda ta’ tbassir b’riżultat. OBJ 2. Tirrevedi l-linji gwida attwali u tadattahom bl-użu ta’ riżultati xprunati mid-data biex tinforma lit-tobba dwar il-pazjenti b’COVID-19. Ir-riżultati mill-analiżijiet li jużaw varjazzjoni “naturali” f’Euregio u jiżvelaw l-aħjar prattika se jiffurmaw bażi għall-irfinar tal-linji gwida. Dan se jiggwida lit-tobba biex idaħħlu l-pazjenti f’ICU jew le u biex ikomplu l-kura li ssostni l-ħajja jew l-appoġġ li jmantni l-ħajja jekk ikun ikkunsidrat għalxejn b’mod aktar uniformi fir-reġjun kollu. OBJ 3. L-ambizzjoni ġenerali hija li tinbena pjattaforma tad-data li qed tikber li se tospita s-sett tad-data, biex b’hekk l-aċċess kond... (Maltese) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Az Euregio nagy népsűrűséggel, intenzív határokon átnyúló áthaladással és a becslések szerint az első pandémiás hullám során fertőzésen átesett lakosságnak csupán 5–10%-át érinti a második Covid19-hullámban. Ha igen, akkor arra törekszünk, hogy minden rendelkezésre álló ellátást biztosítsunk, beleértve az intenzív ápolási egységbe (ICU) való felvételt is, azoknak a betegeknek, akik részesülnek és visszatartják az ellátást azok számára, akik nem, miközben mind az őket, mind a családjukat támogató ellátásra összpontosítanak. Most le kell tanulnunk a tanulságokat, hogy a jövőbeli gondozással kapcsolatos döntéseket sokkal jobban tudjuk irányítani. A tanulságok tanulásának határokon átnyúló perspektívája valószínűleg továbbiakat fog feltárni. Mivel az Euregio lakosai egyformák, az eredmények közötti különbségeket rendszertényezők is befolyásolják. Az Euregio-n belül az egészségügyi rendszerek, a kórházi infrastruktúra, a felvételi kritériumok és a kezelési lehetőségek jelentősen eltérnek. Hollandiában az ICU-ágyak rendelkezésre állása 6,4, míg Németország és Belgium esetében ez a szám 29,2 és 15,9 főre vonatkozik, míg a szűkös ICU-forrásokat optimálisan kell felhasználni egy világjárvány idején, a rendszeres ellátással egyetértésben, ami elkerülhetetlenül befolyásolja az orvosok döntéseit. Nagy heterogenitást tanultunk a Covid19-fertőzés során. Ez a heterogenitás felerősödik, mivel nem létezik specifikus Covid19-kezelés (kísérleti off-label terápiákat, pl. hidroxiklórkint, vírusellenes gyógyszereket, szteroidokat, interleukin receptor-blokkolókat alkalmaztak különböző központok és országok között). Nagy hangsúlyt fektetve a határokon átnyúló különbségekre, a heterogenitás szilárd értékelése, amely leírja a kiindulási demográfiát, értékeli a betegségek időbeli alakulását, foglalkozik a nemi különbségekkel, megvizsgálja az eredményekkel való kapcsolatokat és értékeli a kezelési különbségeket, a különböző döntések/beállítások (beleértve az egészségügyi rendszereket is) hatásainak egyedi eredményeit mutatja. A határokon átnyúlóan gyűjtött, előretekintő ICU Covid19-kohorsz nem létezik, de sürgősen szükség van rá. Egy nagy, jól jellemzett Euregio COVID-19 kohorsz, amely magában foglalja az országok közötti „természetes” eltéréseket, feltárhatja a legjobb gyakorlatokat régiónk egész területén, hogy a jövőbeli Covid19-betegek javát szolgálja, legalábbis régiónkban és országainkban. Ezzel szemben, miközben figyelembe veszik a különböző beállításokat (beleértve az egészségügyi rendszereket is), az Euregio-adatok felhasználhatók az eredmény előrejelzésére. Az általános ICU-populációkra vonatkozóan megállapított előrejelzési pontszámok nem tűnnek megfelelőnek a Covid19-populáció esetében, amelyek klinikailag eltérnek egymástól. Szerencsére számos Covid19-előrejelzési pontszám válik elérhetővé. Az Euregio adatai jelentős előnyökkel járnak a határokon átnyúló külső érvényességük vizsgálata szempontjából, és különösen azt állapíthatják meg, hogy egyes pontszámok jobban teljesítenek-e az egyik kórházban vagy országban, mint a másikban. Az Euregio új modelljeinek kifejlesztése vagy a meglévő modellek adaptálása kifejezetten segít az orvosok jobb tájékoztatásában. A cél: (1) tanulmányozza az ICU-s betegpopuláció heterogenitási különbségeit, (2) javítsa a klinikai döntésekre vonatkozó iránymutatásokat, és (3) építse ki az IT-infrastruktúrát a biztonságos és hatékony adatcsere és elemzés érdekében. OBJ 1. Az elszigetelt erőfeszítéseket egyetlen Euregio kohorszhálózatba kívánjuk kapcsolni, és a betegek jellemzésére, a gépi tanulásra és az eredmények értékelésére vonatkozó új koncepciókat vezetünk be (1. táblázat). A hálózati partnerek hozzáférést kapnak a közös adatmodellhez, és algoritmusokat bocsátanak a teljes kohorszhálózat rendelkezésére, elősegítve az együttműködésen alapuló kutatási erőfeszítéseket egy közös adatplatform felhasználásával. Először is az euregionálisleg előre meghatározott és a Covid19-cel kapcsolatban előzetesen gyűjtött adatok azonosítják az országok közötti különbségeket. Először is, az adatok leírása a fejlett statisztikai modellezéssel és az eredményadatokkal együtt feltárja a heterogenitást, és feltárja a régiónkban bevált gyakorlatok eredményeit. Ezután validáljuk a meglévő előrejelzési modelleket, adaptáljuk őket az Euregio-hoz, és új előrejelzési modelleket fejlesztünk ki. OBJ 2. Vizsgálja felül a jelenlegi iránymutatásokat, és azokat adatvezérelt eredmények felhasználásával igazítsa ki annak érdekében, hogy tájékoztassa az orvosokat a Covid19-betegekről. Azok az elemzések eredményei, amelyek az Euregio egész területén „természetes” változatot használnak, és feltárják a bevált gyakorlatokat, az iránymutatás finomításának alapját képezik. Ez vezeti az orvosokat, hogy befogadják a betegeket ICU-ba vagy sem, és folytatják az életfenntartó kezelést vagy lemondanak az életfenntartó támogatásról, ha hiábavalónak tartják az egész régióban. OBJ 3. Az átfogó cél egy olyan egyre növekvő adatplatform létrehozá... (Hungarian) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Az Euregio nagy népsűrűséggel, intenzív határokon átnyúló áthaladással és a becslések szerint az első pandémiás hullám során fertőzésen átesett lakosságnak csupán 5–10%-át érinti a második Covid19-hullámban. Ha igen, akkor arra törekszünk, hogy minden rendelkezésre álló ellátást biztosítsunk, beleértve az intenzív ápolási egységbe (ICU) való felvételt is, azoknak a betegeknek, akik részesülnek és visszatartják az ellátást azok számára, akik nem, miközben mind az őket, mind a családjukat támogató ellátásra összpontosítanak. Most le kell tanulnunk a tanulságokat, hogy a jövőbeli gondozással kapcsolatos döntéseket sokkal jobban tudjuk irányítani. A tanulságok tanulásának határokon átnyúló perspektívája valószínűleg továbbiakat fog feltárni. Mivel az Euregio lakosai egyformák, az eredmények közötti különbségeket rendszertényezők is befolyásolják. Az Euregio-n belül az egészségügyi rendszerek, a kórházi infrastruktúra, a felvételi kritériumok és a kezelési lehetőségek jelentősen eltérnek. Hollandiában az ICU-ágyak rendelkezésre állása 6,4, míg Németország és Belgium esetében ez a szám 29,2 és 15,9 főre vonatkozik, míg a szűkös ICU-forrásokat optimálisan kell felhasználni egy világjárvány idején, a rendszeres ellátással egyetértésben, ami elkerülhetetlenül befolyásolja az orvosok döntéseit. Nagy heterogenitást tanultunk a Covid19-fertőzés során. Ez a heterogenitás felerősödik, mivel nem létezik specifikus Covid19-kezelés (kísérleti off-label terápiákat, pl. hidroxiklórkint, vírusellenes gyógyszereket, szteroidokat, interleukin receptor-blokkolókat alkalmaztak különböző központok és országok között). Nagy hangsúlyt fektetve a határokon átnyúló különbségekre, a heterogenitás szilárd értékelése, amely leírja a kiindulási demográfiát, értékeli a betegségek időbeli alakulását, foglalkozik a nemi különbségekkel, megvizsgálja az eredményekkel való kapcsolatokat és értékeli a kezelési különbségeket, a különböző döntések/beállítások (beleértve az egészségügyi rendszereket is) hatásainak egyedi eredményeit mutatja. A határokon átnyúlóan gyűjtött, előretekintő ICU Covid19-kohorsz nem létezik, de sürgősen szükség van rá. Egy nagy, jól jellemzett Euregio COVID-19 kohorsz, amely magában foglalja az országok közötti „természetes” eltéréseket, feltárhatja a legjobb gyakorlatokat régiónk egész területén, hogy a jövőbeli Covid19-betegek javát szolgálja, legalábbis régiónkban és országainkban. Ezzel szemben, miközben figyelembe veszik a különböző beállításokat (beleértve az egészségügyi rendszereket is), az Euregio-adatok felhasználhatók az eredmény előrejelzésére. Az általános ICU-populációkra vonatkozóan megállapított előrejelzési pontszámok nem tűnnek megfelelőnek a Covid19-populáció esetében, amelyek klinikailag eltérnek egymástól. Szerencsére számos Covid19-előrejelzési pontszám válik elérhetővé. Az Euregio adatai jelentős előnyökkel járnak a határokon átnyúló külső érvényességük vizsgálata szempontjából, és különösen azt állapíthatják meg, hogy egyes pontszámok jobban teljesítenek-e az egyik kórházban vagy országban, mint a másikban. Az Euregio új modelljeinek kifejlesztése vagy a meglévő modellek adaptálása kifejezetten segít az orvosok jobb tájékoztatásában. A cél: (1) tanulmányozza az ICU-s betegpopuláció heterogenitási különbségeit, (2) javítsa a klinikai döntésekre vonatkozó iránymutatásokat, és (3) építse ki az IT-infrastruktúrát a biztonságos és hatékony adatcsere és elemzés érdekében. OBJ 1. Az elszigetelt erőfeszítéseket egyetlen Euregio kohorszhálózatba kívánjuk kapcsolni, és a betegek jellemzésére, a gépi tanulásra és az eredmények értékelésére vonatkozó új koncepciókat vezetünk be (1. táblázat). A hálózati partnerek hozzáférést kapnak a közös adatmodellhez, és algoritmusokat bocsátanak a teljes kohorszhálózat rendelkezésére, elősegítve az együttműködésen alapuló kutatási erőfeszítéseket egy közös adatplatform felhasználásával. Először is az euregionálisleg előre meghatározott és a Covid19-cel kapcsolatban előzetesen gyűjtött adatok azonosítják az országok közötti különbségeket. Először is, az adatok leírása a fejlett statisztikai modellezéssel és az eredményadatokkal együtt feltárja a heterogenitást, és feltárja a régiónkban bevált gyakorlatok eredményeit. Ezután validáljuk a meglévő előrejelzési modelleket, adaptáljuk őket az Euregio-hoz, és új előrejelzési modelleket fejlesztünk ki. OBJ 2. Vizsgálja felül a jelenlegi iránymutatásokat, és azokat adatvezérelt eredmények felhasználásával igazítsa ki annak érdekében, hogy tájékoztassa az orvosokat a Covid19-betegekről. Azok az elemzések eredményei, amelyek az Euregio egész területén „természetes” változatot használnak, és feltárják a bevált gyakorlatokat, az iránymutatás finomításának alapját képezik. Ez vezeti az orvosokat, hogy befogadják a betegeket ICU-ba vagy sem, és folytatják az életfenntartó kezelést vagy lemondanak az életfenntartó támogatásról, ha hiábavalónak tartják az egész régióban. OBJ 3. Az átfogó cél egy olyan egyre növekvő adatplatform létrehozá... (Hungarian) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Az Euregio nagy népsűrűséggel, intenzív határokon átnyúló áthaladással és a becslések szerint az első pandémiás hullám során fertőzésen átesett lakosságnak csupán 5–10%-át érinti a második Covid19-hullámban. Ha igen, akkor arra törekszünk, hogy minden rendelkezésre álló ellátást biztosítsunk, beleértve az intenzív ápolási egységbe (ICU) való felvételt is, azoknak a betegeknek, akik részesülnek és visszatartják az ellátást azok számára, akik nem, miközben mind az őket, mind a családjukat támogató ellátásra összpontosítanak. Most le kell tanulnunk a tanulságokat, hogy a jövőbeli gondozással kapcsolatos döntéseket sokkal jobban tudjuk irányítani. A tanulságok tanulásának határokon átnyúló perspektívája valószínűleg továbbiakat fog feltárni. Mivel az Euregio lakosai egyformák, az eredmények közötti különbségeket rendszertényezők is befolyásolják. Az Euregio-n belül az egészségügyi rendszerek, a kórházi infrastruktúra, a felvételi kritériumok és a kezelési lehetőségek jelentősen eltérnek. Hollandiában az ICU-ágyak rendelkezésre állása 6,4, míg Németország és Belgium esetében ez a szám 29,2 és 15,9 főre vonatkozik, míg a szűkös ICU-forrásokat optimálisan kell felhasználni egy világjárvány idején, a rendszeres ellátással egyetértésben, ami elkerülhetetlenül befolyásolja az orvosok döntéseit. Nagy heterogenitást tanultunk a Covid19-fertőzés során. Ez a heterogenitás felerősödik, mivel nem létezik specifikus Covid19-kezelés (kísérleti off-label terápiákat, pl. hidroxiklórkint, vírusellenes gyógyszereket, szteroidokat, interleukin receptor-blokkolókat alkalmaztak különböző központok és országok között). Nagy hangsúlyt fektetve a határokon átnyúló különbségekre, a heterogenitás szilárd értékelése, amely leírja a kiindulási demográfiát, értékeli a betegségek időbeli alakulását, foglalkozik a nemi különbségekkel, megvizsgálja az eredményekkel való kapcsolatokat és értékeli a kezelési különbségeket, a különböző döntések/beállítások (beleértve az egészségügyi rendszereket is) hatásainak egyedi eredményeit mutatja. A határokon átnyúlóan gyűjtött, előretekintő ICU Covid19-kohorsz nem létezik, de sürgősen szükség van rá. Egy nagy, jól jellemzett Euregio COVID-19 kohorsz, amely magában foglalja az országok közötti „természetes” eltéréseket, feltárhatja a legjobb gyakorlatokat régiónk egész területén, hogy a jövőbeli Covid19-betegek javát szolgálja, legalábbis régiónkban és országainkban. Ezzel szemben, miközben figyelembe veszik a különböző beállításokat (beleértve az egészségügyi rendszereket is), az Euregio-adatok felhasználhatók az eredmény előrejelzésére. Az általános ICU-populációkra vonatkozóan megállapított előrejelzési pontszámok nem tűnnek megfelelőnek a Covid19-populáció esetében, amelyek klinikailag eltérnek egymástól. Szerencsére számos Covid19-előrejelzési pontszám válik elérhetővé. Az Euregio adatai jelentős előnyökkel járnak a határokon átnyúló külső érvényességük vizsgálata szempontjából, és különösen azt állapíthatják meg, hogy egyes pontszámok jobban teljesítenek-e az egyik kórházban vagy országban, mint a másikban. Az Euregio új modelljeinek kifejlesztése vagy a meglévő modellek adaptálása kifejezetten segít az orvosok jobb tájékoztatásában. A cél: (1) tanulmányozza az ICU-s betegpopuláció heterogenitási különbségeit, (2) javítsa a klinikai döntésekre vonatkozó iránymutatásokat, és (3) építse ki az IT-infrastruktúrát a biztonságos és hatékony adatcsere és elemzés érdekében. OBJ 1. Az elszigetelt erőfeszítéseket egyetlen Euregio kohorszhálózatba kívánjuk kapcsolni, és a betegek jellemzésére, a gépi tanulásra és az eredmények értékelésére vonatkozó új koncepciókat vezetünk be (1. táblázat). A hálózati partnerek hozzáférést kapnak a közös adatmodellhez, és algoritmusokat bocsátanak a teljes kohorszhálózat rendelkezésére, elősegítve az együttműködésen alapuló kutatási erőfeszítéseket egy közös adatplatform felhasználásával. Először is az euregionálisleg előre meghatározott és a Covid19-cel kapcsolatban előzetesen gyűjtött adatok azonosítják az országok közötti különbségeket. Először is, az adatok leírása a fejlett statisztikai modellezéssel és az eredményadatokkal együtt feltárja a heterogenitást, és feltárja a régiónkban bevált gyakorlatok eredményeit. Ezután validáljuk a meglévő előrejelzési modelleket, adaptáljuk őket az Euregio-hoz, és új előrejelzési modelleket fejlesztünk ki. OBJ 2. Vizsgálja felül a jelenlegi iránymutatásokat, és azokat adatvezérelt eredmények felhasználásával igazítsa ki annak érdekében, hogy tájékoztassa az orvosokat a Covid19-betegekről. Azok az elemzések eredményei, amelyek az Euregio egész területén „természetes” változatot használnak, és feltárják a bevált gyakorlatokat, az iránymutatás finomításának alapját képezik. Ez vezeti az orvosokat, hogy befogadják a betegeket ICU-ba vagy sem, és folytatják az életfenntartó kezelést vagy lemondanak az életfenntartó támogatásról, ha hiábavalónak tartják az egész régióban. OBJ 3. Az átfogó cél egy olyan egyre növekvő adatplatform létrehozá... (Hungarian) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Az Euregio nagy népsűrűséggel, intenzív határokon átnyúló áthaladással és a becslések szerint az első pandémiás hullám során fertőzésen átesett lakosságnak csupán 5–10%-át érinti a második Covid19-hullámban. Ha igen, akkor arra törekszünk, hogy minden rendelkezésre álló ellátást biztosítsunk, beleértve az intenzív ápolási egységbe (ICU) való felvételt is, azoknak a betegeknek, akik részesülnek és visszatartják az ellátást azok számára, akik nem, miközben mind az őket, mind a családjukat támogató ellátásra összpontosítanak. Most le kell tanulnunk a tanulságokat, hogy a jövőbeli gondozással kapcsolatos döntéseket sokkal jobban tudjuk irányítani. A tanulságok tanulásának határokon átnyúló perspektívája valószínűleg továbbiakat fog feltárni. Mivel az Euregio lakosai egyformák, az eredmények közötti különbségeket rendszertényezők is befolyásolják. Az Euregio-n belül az egészségügyi rendszerek, a kórházi infrastruktúra, a felvételi kritériumok és a kezelési lehetőségek jelentősen eltérnek. Hollandiában az ICU-ágyak rendelkezésre állása 6,4, míg Németország és Belgium esetében ez a szám 29,2 és 15,9 főre vonatkozik, míg a szűkös ICU-forrásokat optimálisan kell felhasználni egy világjárvány idején, a rendszeres ellátással egyetértésben, ami elkerülhetetlenül befolyásolja az orvosok döntéseit. Nagy heterogenitást tanultunk a Covid19-fertőzés során. Ez a heterogenitás felerősödik, mivel nem létezik specifikus Covid19-kezelés (kísérleti off-label terápiákat, pl. hidroxiklórkint, vírusellenes gyógyszereket, szteroidokat, interleukin receptor-blokkolókat alkalmaztak különböző központok és országok között). Nagy hangsúlyt fektetve a határokon átnyúló különbségekre, a heterogenitás szilárd értékelése, amely leírja a kiindulási demográfiát, értékeli a betegségek időbeli alakulását, foglalkozik a nemi különbségekkel, megvizsgálja az eredményekkel való kapcsolatokat és értékeli a kezelési különbségeket, a különböző döntések/beállítások (beleértve az egészségügyi rendszereket is) hatásainak egyedi eredményeit mutatja. A határokon átnyúlóan gyűjtött, előretekintő ICU Covid19-kohorsz nem létezik, de sürgősen szükség van rá. Egy nagy, jól jellemzett Euregio COVID-19 kohorsz, amely magában foglalja az országok közötti „természetes” eltéréseket, feltárhatja a legjobb gyakorlatokat régiónk egész területén, hogy a jövőbeli Covid19-betegek javát szolgálja, legalábbis régiónkban és országainkban. Ezzel szemben, miközben figyelembe veszik a különböző beállításokat (beleértve az egészségügyi rendszereket is), az Euregio-adatok felhasználhatók az eredmény előrejelzésére. Az általános ICU-populációkra vonatkozóan megállapított előrejelzési pontszámok nem tűnnek megfelelőnek a Covid19-populáció esetében, amelyek klinikailag eltérnek egymástól. Szerencsére számos Covid19-előrejelzési pontszám válik elérhetővé. Az Euregio adatai jelentős előnyökkel járnak a határokon átnyúló külső érvényességük vizsgálata szempontjából, és különösen azt állapíthatják meg, hogy egyes pontszámok jobban teljesítenek-e az egyik kórházban vagy országban, mint a másikban. Az Euregio új modelljeinek kifejlesztése vagy a meglévő modellek adaptálása kifejezetten segít az orvosok jobb tájékoztatásában. A cél: (1) tanulmányozza az ICU-s betegpopuláció heterogenitási különbségeit, (2) javítsa a klinikai döntésekre vonatkozó iránymutatásokat, és (3) építse ki az IT-infrastruktúrát a biztonságos és hatékony adatcsere és elemzés érdekében. OBJ 1. Az elszigetelt erőfeszítéseket egyetlen Euregio kohorszhálózatba kívánjuk kapcsolni, és a betegek jellemzésére, a gépi tanulásra és az eredmények értékelésére vonatkozó új koncepciókat vezetünk be (1. táblázat). A hálózati partnerek hozzáférést kapnak a közös adatmodellhez, és algoritmusokat bocsátanak a teljes kohorszhálózat rendelkezésére, elősegítve az együttműködésen alapuló kutatási erőfeszítéseket egy közös adatplatform felhasználásával. Először is az euregionálisleg előre meghatározott és a Covid19-cel kapcsolatban előzetesen gyűjtött adatok azonosítják az országok közötti különbségeket. Először is, az adatok leírása a fejlett statisztikai modellezéssel és az eredményadatokkal együtt feltárja a heterogenitást, és feltárja a régiónkban bevált gyakorlatok eredményeit. Ezután validáljuk a meglévő előrejelzési modelleket, adaptáljuk őket az Euregio-hoz, és új előrejelzési modelleket fejlesztünk ki. OBJ 2. Vizsgálja felül a jelenlegi iránymutatásokat, és azokat adatvezérelt eredmények felhasználásával igazítsa ki annak érdekében, hogy tájékoztassa az orvosokat a Covid19-betegekről. Azok az elemzések eredményei, amelyek az Euregio egész területén „természetes” változatot használnak, és feltárják a bevált gyakorlatokat, az iránymutatás finomításának alapját képezik. Ez vezeti az orvosokat, hogy befogadják a betegeket ICU-ba vagy sem, és folytatják az életfenntartó kezelést vagy lemondanak az életfenntartó támogatásról, ha hiábavalónak tartják az egész régióban. OBJ 3. Az átfogó cél egy olyan egyre növekvő adatplatform létrehozá... (Hungarian) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, s visokom gustoćom naseljenosti, intenzivnim prekograničnim prolaskom i procijenjenim samo 5 – 10 % stanovnika koji su prošli kroz infekciju tijekom tog prvog pandemijskog vala, vjerojatno je ponovno teško pogođen u drugom valu bolesti COVID-19. Ako je tako, cilj nam je pružiti svu dostupnu skrb, uključujući prijem u Jedinicu intenzivnog liječenja (ICU), onim pacijentima koji će imati koristi i uskratiti skrb za one koji to ne čine, a istodobno se usredotočiti na potpornu skrb za njih i njihovu obitelj. Sada moramo naučiti lekcije kako bismo bolje usmjeravali odluke o budućoj skrbi. Prekogranična perspektiva u učenju lekcija vjerojatno će razotkriti dodatne. Budući da su stanovnici Euregia podjednako, razlike u ishodima također su potaknute čimbenicima sustava. Unutar Euregia sustavi zdravstvene skrbi, bolnička infrastruktura, kriteriji za prihvat i izbor liječenja znatno se razlikuju. Konkretno, dostupnost kreveta ICU u Nizozemskoj iznosi 6,4, u usporedbi s 29,2 i 15,9 na 100 000 stanovnika za Njemačku i Belgiju. Oskudni resursi ICU-a trebali bi se optimalno koristiti tijekom pandemije, u skladu s redovitom skrbi, što neizbježno utječe na liječničke odluke. Naučili smo veliku heterogenost u tijeku bolesti COVID-19. Ta se heterogenost pojačava jer ne postoji posebno liječenje bolesti COVID-19 (eksperimentalne terapije izvan odobrene indikacije, npr. hidroksiklorokin, antivirusni lijekovi, steroidi, blokatori interleukovih receptora različito su korišteni između centara i zemalja). S velikim naglaskom na prekograničnim razlikama, pouzdana procjena heterogenosti koja opisuje osnovne demografske podatke, ocjenjuje tijekove bolesti tijekom vremena, bavi se spolnim razlikama, istražuje odnose s ishodom i procjenjuje razlike u liječenju, pokazat će jedinstvene rezultate učinaka različitih izbora/postavki (uključujući zdravstvene sustave). Prekogranična prospektivno prikupljena kohorta ICU-a za COVID-19 ne postoji, ali je hitno potrebna. Velika dobro karakterizirana kohorta Euregio COVID-19 koja uključuje „prirodne” razlike među zemljama može otkriti najbolju praksu u cijeloj našoj regiji za dobrobit budućih pacijenata oboljelih od COVID-a 19, barem u cijeloj našoj regiji i zemljama. S druge strane, uzimajući u obzir različite postavke (uključujući zdravstvene sustave), Euregio podaci mogu se koristiti za predviđanje ishoda. Utvrđeni rezultati predviđanja za opće populacije ICU-a čine se neprikladnima za populaciju COVID-19, koja se klinički razlikuje. Srećom, mnogi rezultati predviđanja bolesti COVID-19 postaju dostupni. Euregio podaci imaju velike prednosti u istraživanju njihove vanjske valjanosti preko granice, a posebno bi mogli utvrditi jesu li određeni rezultati bolji u jednoj bolnici ili državi u odnosu na drugu. Razvoj novih ili prilagodba postojećih modela za Euregio posebno će pomoći u boljem informiranju liječnika. Ciljevi: (1) proučavati razlike u heterogenosti u populaciji bolesnika s ICU-om, (2) poboljšati smjernice za donošenje kliničkih odluka i (3) izgraditi informatičku infrastrukturu za sigurnu i učinkovitu razmjenu i analizu podataka. OBJ 1. Namjeravamo povezati izolirane napore u jedinstvenu Euregio kohortnu mrežu i uvesti nove koncepte karakterizacije pacijenata, strojnog učenja i procjene ishoda (Tablica 1). Mrežnim partnerima odobrit će se pristup zajedničkom podatkovnom modelu, a algoritmi će biti dostupni cijeloj kohortnoj mreži, čime će se poticati suradnička istraživanja s pomoću zajedničke podatkovne platforme. Za početak će se u euregionalno unaprijed utvrđenim i prospektivno prikupljenim podacima o bolesti COVID-19 utvrditi razlike među zemljama. Prvo, opis podataka u kombinaciji s naprednim statističkim modeliranjem s podacima ishoda razotkrit će heterogenost i otkriti rezultate o najboljim praksama u cijeloj našoj regiji. Zatim ćemo potvrditi postojeće modele predviđanja, prilagoditi ih Euregio i razviti nove modele predviđanja s ishodom. OBJ 2. Preispitati postojeće smjernice i prilagoditi ih s pomoću rezultata temeljenih na podacima kako bi se liječnici informirali o bolesnicima s bolešću COVID-19. Rezultati analiza koje koriste „prirodne” varijacije u cijelom Euregiou i otkrivaju najbolju praksu bit će temelj za poboljšanje smjernica. To će voditi liječnike da prihvate pacijente na ICU ili ne i da nastave liječenje održavanja života ili odustaju od potpore za održavanje života ako se to smatra uzaludnijim na ujednačeniji način u cijeloj regiji. OBJ 3. Sveobuhvatna je ambicija izgraditi rastuću podatkovnu platformu na kojoj će se nalaziti skup podataka, čime će se omogućiti zajednički pristup, u skladu s najboljim tehničkim i regulatornim praksama, u korist ciljnih skupina (tablica 2.). Osim što će omogućiti istraživanja, ova infrastruktura će stvoriti kontrolnu ploču koja će dijeliti podatke ICU-a u gotovo stvarnom vremenu o prijemu pacijenata i dostupnosti Euregio kreveta. Otkrivanjem učinaka na kapacitet ICU-a i klinički tečaj ranije, bolnice će imati više vremena... (Croatian) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, s visokom gustoćom naseljenosti, intenzivnim prekograničnim prolaskom i procijenjenim samo 5 – 10 % stanovnika koji su prošli kroz infekciju tijekom tog prvog pandemijskog vala, vjerojatno je ponovno teško pogođen u drugom valu bolesti COVID-19. Ako je tako, cilj nam je pružiti svu dostupnu skrb, uključujući prijem u Jedinicu intenzivnog liječenja (ICU), onim pacijentima koji će imati koristi i uskratiti skrb za one koji to ne čine, a istodobno se usredotočiti na potpornu skrb za njih i njihovu obitelj. Sada moramo naučiti lekcije kako bismo bolje usmjeravali odluke o budućoj skrbi. Prekogranična perspektiva u učenju lekcija vjerojatno će razotkriti dodatne. Budući da su stanovnici Euregia podjednako, razlike u ishodima također su potaknute čimbenicima sustava. Unutar Euregia sustavi zdravstvene skrbi, bolnička infrastruktura, kriteriji za prihvat i izbor liječenja znatno se razlikuju. Konkretno, dostupnost kreveta ICU u Nizozemskoj iznosi 6,4, u usporedbi s 29,2 i 15,9 na 100 000 stanovnika za Njemačku i Belgiju. Oskudni resursi ICU-a trebali bi se optimalno koristiti tijekom pandemije, u skladu s redovitom skrbi, što neizbježno utječe na liječničke odluke. Naučili smo veliku heterogenost u tijeku bolesti COVID-19. Ta se heterogenost pojačava jer ne postoji posebno liječenje bolesti COVID-19 (eksperimentalne terapije izvan odobrene indikacije, npr. hidroksiklorokin, antivirusni lijekovi, steroidi, blokatori interleukovih receptora različito su korišteni između centara i zemalja). S velikim naglaskom na prekograničnim razlikama, pouzdana procjena heterogenosti koja opisuje osnovne demografske podatke, ocjenjuje tijekove bolesti tijekom vremena, bavi se spolnim razlikama, istražuje odnose s ishodom i procjenjuje razlike u liječenju, pokazat će jedinstvene rezultate učinaka različitih izbora/postavki (uključujući zdravstvene sustave). Prekogranična prospektivno prikupljena kohorta ICU-a za COVID-19 ne postoji, ali je hitno potrebna. Velika dobro karakterizirana kohorta Euregio COVID-19 koja uključuje „prirodne” razlike među zemljama može otkriti najbolju praksu u cijeloj našoj regiji za dobrobit budućih pacijenata oboljelih od COVID-a 19, barem u cijeloj našoj regiji i zemljama. S druge strane, uzimajući u obzir različite postavke (uključujući zdravstvene sustave), Euregio podaci mogu se koristiti za predviđanje ishoda. Utvrđeni rezultati predviđanja za opće populacije ICU-a čine se neprikladnima za populaciju COVID-19, koja se klinički razlikuje. Srećom, mnogi rezultati predviđanja bolesti COVID-19 postaju dostupni. Euregio podaci imaju velike prednosti u istraživanju njihove vanjske valjanosti preko granice, a posebno bi mogli utvrditi jesu li određeni rezultati bolji u jednoj bolnici ili državi u odnosu na drugu. Razvoj novih ili prilagodba postojećih modela za Euregio posebno će pomoći u boljem informiranju liječnika. Ciljevi: (1) proučavati razlike u heterogenosti u populaciji bolesnika s ICU-om, (2) poboljšati smjernice za donošenje kliničkih odluka i (3) izgraditi informatičku infrastrukturu za sigurnu i učinkovitu razmjenu i analizu podataka. OBJ 1. Namjeravamo povezati izolirane napore u jedinstvenu Euregio kohortnu mrežu i uvesti nove koncepte karakterizacije pacijenata, strojnog učenja i procjene ishoda (Tablica 1). Mrežnim partnerima odobrit će se pristup zajedničkom podatkovnom modelu, a algoritmi će biti dostupni cijeloj kohortnoj mreži, čime će se poticati suradnička istraživanja s pomoću zajedničke podatkovne platforme. Za početak će se u euregionalno unaprijed utvrđenim i prospektivno prikupljenim podacima o bolesti COVID-19 utvrditi razlike među zemljama. Prvo, opis podataka u kombinaciji s naprednim statističkim modeliranjem s podacima ishoda razotkrit će heterogenost i otkriti rezultate o najboljim praksama u cijeloj našoj regiji. Zatim ćemo potvrditi postojeće modele predviđanja, prilagoditi ih Euregio i razviti nove modele predviđanja s ishodom. OBJ 2. Preispitati postojeće smjernice i prilagoditi ih s pomoću rezultata temeljenih na podacima kako bi se liječnici informirali o bolesnicima s bolešću COVID-19. Rezultati analiza koje koriste „prirodne” varijacije u cijelom Euregiou i otkrivaju najbolju praksu bit će temelj za poboljšanje smjernica. To će voditi liječnike da prihvate pacijente na ICU ili ne i da nastave liječenje održavanja života ili odustaju od potpore za održavanje života ako se to smatra uzaludnijim na ujednačeniji način u cijeloj regiji. OBJ 3. Sveobuhvatna je ambicija izgraditi rastuću podatkovnu platformu na kojoj će se nalaziti skup podataka, čime će se omogućiti zajednički pristup, u skladu s najboljim tehničkim i regulatornim praksama, u korist ciljnih skupina (tablica 2.). Osim što će omogućiti istraživanja, ova infrastruktura će stvoriti kontrolnu ploču koja će dijeliti podatke ICU-a u gotovo stvarnom vremenu o prijemu pacijenata i dostupnosti Euregio kreveta. Otkrivanjem učinaka na kapacitet ICU-a i klinički tečaj ranije, bolnice će imati više vremena... (Croatian) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, s visokom gustoćom naseljenosti, intenzivnim prekograničnim prolaskom i procijenjenim samo 5 – 10 % stanovnika koji su prošli kroz infekciju tijekom tog prvog pandemijskog vala, vjerojatno je ponovno teško pogođen u drugom valu bolesti COVID-19. Ako je tako, cilj nam je pružiti svu dostupnu skrb, uključujući prijem u Jedinicu intenzivnog liječenja (ICU), onim pacijentima koji će imati koristi i uskratiti skrb za one koji to ne čine, a istodobno se usredotočiti na potpornu skrb za njih i njihovu obitelj. Sada moramo naučiti lekcije kako bismo bolje usmjeravali odluke o budućoj skrbi. Prekogranična perspektiva u učenju lekcija vjerojatno će razotkriti dodatne. Budući da su stanovnici Euregia podjednako, razlike u ishodima također su potaknute čimbenicima sustava. Unutar Euregia sustavi zdravstvene skrbi, bolnička infrastruktura, kriteriji za prihvat i izbor liječenja znatno se razlikuju. Konkretno, dostupnost kreveta ICU u Nizozemskoj iznosi 6,4, u usporedbi s 29,2 i 15,9 na 100 000 stanovnika za Njemačku i Belgiju. Oskudni resursi ICU-a trebali bi se optimalno koristiti tijekom pandemije, u skladu s redovitom skrbi, što neizbježno utječe na liječničke odluke. Naučili smo veliku heterogenost u tijeku bolesti COVID-19. Ta se heterogenost pojačava jer ne postoji posebno liječenje bolesti COVID-19 (eksperimentalne terapije izvan odobrene indikacije, npr. hidroksiklorokin, antivirusni lijekovi, steroidi, blokatori interleukovih receptora različito su korišteni između centara i zemalja). S velikim naglaskom na prekograničnim razlikama, pouzdana procjena heterogenosti koja opisuje osnovne demografske podatke, ocjenjuje tijekove bolesti tijekom vremena, bavi se spolnim razlikama, istražuje odnose s ishodom i procjenjuje razlike u liječenju, pokazat će jedinstvene rezultate učinaka različitih izbora/postavki (uključujući zdravstvene sustave). Prekogranična prospektivno prikupljena kohorta ICU-a za COVID-19 ne postoji, ali je hitno potrebna. Velika dobro karakterizirana kohorta Euregio COVID-19 koja uključuje „prirodne” razlike među zemljama može otkriti najbolju praksu u cijeloj našoj regiji za dobrobit budućih pacijenata oboljelih od COVID-a 19, barem u cijeloj našoj regiji i zemljama. S druge strane, uzimajući u obzir različite postavke (uključujući zdravstvene sustave), Euregio podaci mogu se koristiti za predviđanje ishoda. Utvrđeni rezultati predviđanja za opće populacije ICU-a čine se neprikladnima za populaciju COVID-19, koja se klinički razlikuje. Srećom, mnogi rezultati predviđanja bolesti COVID-19 postaju dostupni. Euregio podaci imaju velike prednosti u istraživanju njihove vanjske valjanosti preko granice, a posebno bi mogli utvrditi jesu li određeni rezultati bolji u jednoj bolnici ili državi u odnosu na drugu. Razvoj novih ili prilagodba postojećih modela za Euregio posebno će pomoći u boljem informiranju liječnika. Ciljevi: (1) proučavati razlike u heterogenosti u populaciji bolesnika s ICU-om, (2) poboljšati smjernice za donošenje kliničkih odluka i (3) izgraditi informatičku infrastrukturu za sigurnu i učinkovitu razmjenu i analizu podataka. OBJ 1. Namjeravamo povezati izolirane napore u jedinstvenu Euregio kohortnu mrežu i uvesti nove koncepte karakterizacije pacijenata, strojnog učenja i procjene ishoda (Tablica 1). Mrežnim partnerima odobrit će se pristup zajedničkom podatkovnom modelu, a algoritmi će biti dostupni cijeloj kohortnoj mreži, čime će se poticati suradnička istraživanja s pomoću zajedničke podatkovne platforme. Za početak će se u euregionalno unaprijed utvrđenim i prospektivno prikupljenim podacima o bolesti COVID-19 utvrditi razlike među zemljama. Prvo, opis podataka u kombinaciji s naprednim statističkim modeliranjem s podacima ishoda razotkrit će heterogenost i otkriti rezultate o najboljim praksama u cijeloj našoj regiji. Zatim ćemo potvrditi postojeće modele predviđanja, prilagoditi ih Euregio i razviti nove modele predviđanja s ishodom. OBJ 2. Preispitati postojeće smjernice i prilagoditi ih s pomoću rezultata temeljenih na podacima kako bi se liječnici informirali o bolesnicima s bolešću COVID-19. Rezultati analiza koje koriste „prirodne” varijacije u cijelom Euregiou i otkrivaju najbolju praksu bit će temelj za poboljšanje smjernica. To će voditi liječnike da prihvate pacijente na ICU ili ne i da nastave liječenje održavanja života ili odustaju od potpore za održavanje života ako se to smatra uzaludnijim na ujednačeniji način u cijeloj regiji. OBJ 3. Sveobuhvatna je ambicija izgraditi rastuću podatkovnu platformu na kojoj će se nalaziti skup podataka, čime će se omogućiti zajednički pristup, u skladu s najboljim tehničkim i regulatornim praksama, u korist ciljnih skupina (tablica 2.). Osim što će omogućiti istraživanja, ova infrastruktura će stvoriti kontrolnu ploču koja će dijeliti podatke ICU-a u gotovo stvarnom vremenu o prijemu pacijenata i dostupnosti Euregio kreveta. Otkrivanjem učinaka na kapacitet ICU-a i klinički tečaj ranije, bolnice će imati više vremena... (Croatian) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, s visokom gustoćom naseljenosti, intenzivnim prekograničnim prolaskom i procijenjenim samo 5 – 10 % stanovnika koji su prošli kroz infekciju tijekom tog prvog pandemijskog vala, vjerojatno je ponovno teško pogođen u drugom valu bolesti COVID-19. Ako je tako, cilj nam je pružiti svu dostupnu skrb, uključujući prijem u Jedinicu intenzivnog liječenja (ICU), onim pacijentima koji će imati koristi i uskratiti skrb za one koji to ne čine, a istodobno se usredotočiti na potpornu skrb za njih i njihovu obitelj. Sada moramo naučiti lekcije kako bismo bolje usmjeravali odluke o budućoj skrbi. Prekogranična perspektiva u učenju lekcija vjerojatno će razotkriti dodatne. Budući da su stanovnici Euregia podjednako, razlike u ishodima također su potaknute čimbenicima sustava. Unutar Euregia sustavi zdravstvene skrbi, bolnička infrastruktura, kriteriji za prihvat i izbor liječenja znatno se razlikuju. Konkretno, dostupnost kreveta ICU u Nizozemskoj iznosi 6,4, u usporedbi s 29,2 i 15,9 na 100 000 stanovnika za Njemačku i Belgiju. Oskudni resursi ICU-a trebali bi se optimalno koristiti tijekom pandemije, u skladu s redovitom skrbi, što neizbježno utječe na liječničke odluke. Naučili smo veliku heterogenost u tijeku bolesti COVID-19. Ta se heterogenost pojačava jer ne postoji posebno liječenje bolesti COVID-19 (eksperimentalne terapije izvan odobrene indikacije, npr. hidroksiklorokin, antivirusni lijekovi, steroidi, blokatori interleukovih receptora različito su korišteni između centara i zemalja). S velikim naglaskom na prekograničnim razlikama, pouzdana procjena heterogenosti koja opisuje osnovne demografske podatke, ocjenjuje tijekove bolesti tijekom vremena, bavi se spolnim razlikama, istražuje odnose s ishodom i procjenjuje razlike u liječenju, pokazat će jedinstvene rezultate učinaka različitih izbora/postavki (uključujući zdravstvene sustave). Prekogranična prospektivno prikupljena kohorta ICU-a za COVID-19 ne postoji, ali je hitno potrebna. Velika dobro karakterizirana kohorta Euregio COVID-19 koja uključuje „prirodne” razlike među zemljama može otkriti najbolju praksu u cijeloj našoj regiji za dobrobit budućih pacijenata oboljelih od COVID-a 19, barem u cijeloj našoj regiji i zemljama. S druge strane, uzimajući u obzir različite postavke (uključujući zdravstvene sustave), Euregio podaci mogu se koristiti za predviđanje ishoda. Utvrđeni rezultati predviđanja za opće populacije ICU-a čine se neprikladnima za populaciju COVID-19, koja se klinički razlikuje. Srećom, mnogi rezultati predviđanja bolesti COVID-19 postaju dostupni. Euregio podaci imaju velike prednosti u istraživanju njihove vanjske valjanosti preko granice, a posebno bi mogli utvrditi jesu li određeni rezultati bolji u jednoj bolnici ili državi u odnosu na drugu. Razvoj novih ili prilagodba postojećih modela za Euregio posebno će pomoći u boljem informiranju liječnika. Ciljevi: (1) proučavati razlike u heterogenosti u populaciji bolesnika s ICU-om, (2) poboljšati smjernice za donošenje kliničkih odluka i (3) izgraditi informatičku infrastrukturu za sigurnu i učinkovitu razmjenu i analizu podataka. OBJ 1. Namjeravamo povezati izolirane napore u jedinstvenu Euregio kohortnu mrežu i uvesti nove koncepte karakterizacije pacijenata, strojnog učenja i procjene ishoda (Tablica 1). Mrežnim partnerima odobrit će se pristup zajedničkom podatkovnom modelu, a algoritmi će biti dostupni cijeloj kohortnoj mreži, čime će se poticati suradnička istraživanja s pomoću zajedničke podatkovne platforme. Za početak će se u euregionalno unaprijed utvrđenim i prospektivno prikupljenim podacima o bolesti COVID-19 utvrditi razlike među zemljama. Prvo, opis podataka u kombinaciji s naprednim statističkim modeliranjem s podacima ishoda razotkrit će heterogenost i otkriti rezultate o najboljim praksama u cijeloj našoj regiji. Zatim ćemo potvrditi postojeće modele predviđanja, prilagoditi ih Euregio i razviti nove modele predviđanja s ishodom. OBJ 2. Preispitati postojeće smjernice i prilagoditi ih s pomoću rezultata temeljenih na podacima kako bi se liječnici informirali o bolesnicima s bolešću COVID-19. Rezultati analiza koje koriste „prirodne” varijacije u cijelom Euregiou i otkrivaju najbolju praksu bit će temelj za poboljšanje smjernica. To će voditi liječnike da prihvate pacijente na ICU ili ne i da nastave liječenje održavanja života ili odustaju od potpore za održavanje života ako se to smatra uzaludnijim na ujednačeniji način u cijeloj regiji. OBJ 3. Sveobuhvatna je ambicija izgraditi rastuću podatkovnu platformu na kojoj će se nalaziti skup podataka, čime će se omogućiti zajednički pristup, u skladu s najboljim tehničkim i regulatornim praksama, u korist ciljnih skupina (tablica 2.). Osim što će omogućiti istraživanja, ova infrastruktura će stvoriti kontrolnu ploču koja će dijeliti podatke ICU-a u gotovo stvarnom vremenu o prijemu pacijenata i dostupnosti Euregio kreveta. Otkrivanjem učinaka na kapacitet ICU-a i klinički tečaj ranije, bolnice će imati više vremena... (Croatian) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio ar augstu iedzīvotāju blīvumu, intensīvu pārrobežu šķērsošanu un tikai aptuveni 5–10 % iedzīvotāju, kas skāra inficēšanos šā pirmā pandēmijas viļņa laikā, visticamāk, atkal smagi skāra otro Covid-19 vilni. Ja tā ir, mūsu mērķis ir sniegt visu pieejamo aprūpi, tostarp uzņemšanu Intensīvās aprūpes nodaļā (ICU), tiem pacientiem, kas saņems un atturēs aprūpi tiem, kas to nesniegs, vienlaikus koncentrējoties uz atbalstošu aprūpi gan viņiem, gan viņu ģimenei. Tagad mums ir jāmācās mācīties, lai pieņemtu lēmumus par turpmāko aprūpi daudz labāk. Pārrobežu perspektīva pieredzes apgūšanā, visticamāk, atraisīs papildu perspektīvas. Tā kā Euregio iedzīvotāji ir līdzīgi, atšķirības rezultātos nosaka arī sistēmas faktori. Euregio veselības aprūpes sistēmas, slimnīcu infrastruktūra, uzņemšanas kritēriji un ārstēšanas iespējas ievērojami atšķiras. Jo īpaši, ICU gultas pieejamība Nīderlandē ir 6,4 salīdzinājumā ar 29,2 un 15,9 uz 100 000 iedzīvotājiem Vācijā un Beļģijā, resp. Scarce ICU resursi būtu optimāli jāizmanto pandēmijas laikā, vienojoties ar regulāru aprūpi, kas neizbēgami ietekmē ārsta lēmumus. Covid-19 infekcijas laikā mēs uzzinājām lielu neviendabīgumu. Šī neviendabība ir pastiprināta, jo nav īpašas Covid-19 ārstēšanas (eksperimentālas ārpusmarķējuma terapijas, piemēram, hidroksihlorohīns, pretvīrusu zāles, steroīdi, interleikīna receptoru blokatori tika izmantoti atšķirīgi starp centriem un valstīm). Galveno uzmanību pievēršot pārrobežu atšķirībām, pamatīgs neviendabīguma novērtējums, kas raksturo sākotnējo demogrāfiju, laika gaitā novērtē slimību kursus, risina dzimumu atšķirības, pēta attiecības ar iznākumu un novērtē ārstēšanas atšķirības, parādīs unikālus dažādu izvēles/iestatījumu (tostarp veselības aprūpes sistēmu) ietekmes rezultātus. Perspektīvi savākta pārrobežu ICU Covid-19 kohorta nepastāv, bet tā ir steidzami nepieciešama. Liela, labi raksturota Euregio Covid-19 kohorta, kas ietver “dabiskās” atšķirības starp valstīm, var atklāt paraugpraksi visā mūsu reģionā, lai sniegtu labumu nākamajiem Covid-19 pacientiem vismaz visā mūsu reģionā un valstīs. Savukārt, ņemot vērā dažādus iestatījumus (tostarp veselības aprūpes sistēmas), Euregio datus var izmantot, lai prognozētu iznākumu. Noteiktie prognozes rādītāji vispārējām ICU populācijām šķiet nepiemēroti Covid-19 populācijai, kas klīniski atšķiras. Par laimi, ir pieejami daudzi Covid-19 prognožu rādītāji. Euregio datiem ir lielas priekšrocības, lai izpētītu to ārējo derīgumu pāri robežām, un jo īpaši tie varētu noteikt, vai daži rādītāji ir labāki vienā slimnīcā vai valstī salīdzinājumā ar otru. Jaunu Euregio modeļu izstrāde vai esošo modeļu pielāgošana īpaši palīdzēs labāk informēt ārstus. Mērķi: (1) pētīt neviendabīguma atšķirības ICU pacientu populācijās, 2) uzlabot klīnisko lēmumu pamatnostādnes un 3) veidot IT infrastruktūru drošai un efektīvai datu apmaiņai un analīzei. OBJ 1. Mēs plānojam savienot izolētus centienus vienā Euregio kohortas tīklā un ieviest jaunas koncepcijas par pacientu raksturošanu, mašīnmācīšanos un rezultātu novērtēšanu (1. tabula). Tīkla partneriem tiks piešķirta piekļuve kopējam datu modelim, un algoritmi būs pieejami visam kohortas tīklam, veicinot kopīgus pētniecības centienus, izmantojot kopīgu datu platformu. Vispirms iepriekš noteiktie un perspektīvi savāktie dati par Covid-19 identificēs atšķirības starp valstīm. Pirmkārt, datu apraksts apvienojumā ar progresīvu statistisko modelēšanu ar iznākuma datiem izzudīs neviendabīgumu un atklās rezultātus par labāko praksi visā mūsu reģionā. Pēc tam mēs apstiprināsim esošos prognožu modeļus, pielāgojot tos Euregio un izstrādājot jaunus prognozēšanas modeļus ar rezultātu. OBJ 2. Pārskatīt pašreizējās pamatnostādnes un pielāgot tās, izmantojot uz datiem balstītus rezultātus, lai informētu ārstus par Covid-19 pacientiem. Rezultāti no analīzēm, kas izmanto “dabiskas” variācijas visā Euregio un atklāj labāko praksi, būs pamats vadlīniju pilnveidošanai. Tas palīdzēs ārstiem uzņemt pacientus ICU vai nē un turpināt dzīvi noturošu ārstēšanu vai atmest dzīvību noturošu atbalstu, ja to uzskata par veltīgu vienotākā veidā visā reģionā. OBJ 3. Vispārējais mērķis ir izveidot augošu datu platformu, kas mitinās datu kopu, padarot iespējamu kopīgu piekļuvi, kurā tiek ievērota labākā tehniskā un regulatīvā prakse, lai sniegtu labumu mērķgrupām (2. tabula). Papildus pētniecības iespējām šī infrastruktūra izveidos informācijas paneli, kurā būs pieejami gandrīz reāllaika ICU dati par pacientu uzņemšanu un Euregio gultas pieejamību. Atklājot ietekmi uz ICU jaudu un klīnisko kursu agrāk, slimnīcām būs vairāk laika sadarboties, reorganizēt un sagatavoties gaidāmajam vilnim. (Latvian) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio ar augstu iedzīvotāju blīvumu, intensīvu pārrobežu šķērsošanu un tikai aptuveni 5–10 % iedzīvotāju, kas skāra inficēšanos šā pirmā pandēmijas viļņa laikā, visticamāk, atkal smagi skāra otro Covid-19 vilni. Ja tā ir, mūsu mērķis ir sniegt visu pieejamo aprūpi, tostarp uzņemšanu Intensīvās aprūpes nodaļā (ICU), tiem pacientiem, kas saņems un atturēs aprūpi tiem, kas to nesniegs, vienlaikus koncentrējoties uz atbalstošu aprūpi gan viņiem, gan viņu ģimenei. Tagad mums ir jāmācās mācīties, lai pieņemtu lēmumus par turpmāko aprūpi daudz labāk. Pārrobežu perspektīva pieredzes apgūšanā, visticamāk, atraisīs papildu perspektīvas. Tā kā Euregio iedzīvotāji ir līdzīgi, atšķirības rezultātos nosaka arī sistēmas faktori. Euregio veselības aprūpes sistēmas, slimnīcu infrastruktūra, uzņemšanas kritēriji un ārstēšanas iespējas ievērojami atšķiras. Jo īpaši, ICU gultas pieejamība Nīderlandē ir 6,4 salīdzinājumā ar 29,2 un 15,9 uz 100 000 iedzīvotājiem Vācijā un Beļģijā, resp. Scarce ICU resursi būtu optimāli jāizmanto pandēmijas laikā, vienojoties ar regulāru aprūpi, kas neizbēgami ietekmē ārsta lēmumus. Covid-19 infekcijas laikā mēs uzzinājām lielu neviendabīgumu. Šī neviendabība ir pastiprināta, jo nav īpašas Covid-19 ārstēšanas (eksperimentālas ārpusmarķējuma terapijas, piemēram, hidroksihlorohīns, pretvīrusu zāles, steroīdi, interleikīna receptoru blokatori tika izmantoti atšķirīgi starp centriem un valstīm). Galveno uzmanību pievēršot pārrobežu atšķirībām, pamatīgs neviendabīguma novērtējums, kas raksturo sākotnējo demogrāfiju, laika gaitā novērtē slimību kursus, risina dzimumu atšķirības, pēta attiecības ar iznākumu un novērtē ārstēšanas atšķirības, parādīs unikālus dažādu izvēles/iestatījumu (tostarp veselības aprūpes sistēmu) ietekmes rezultātus. Perspektīvi savākta pārrobežu ICU Covid-19 kohorta nepastāv, bet tā ir steidzami nepieciešama. Liela, labi raksturota Euregio Covid-19 kohorta, kas ietver “dabiskās” atšķirības starp valstīm, var atklāt paraugpraksi visā mūsu reģionā, lai sniegtu labumu nākamajiem Covid-19 pacientiem vismaz visā mūsu reģionā un valstīs. Savukārt, ņemot vērā dažādus iestatījumus (tostarp veselības aprūpes sistēmas), Euregio datus var izmantot, lai prognozētu iznākumu. Noteiktie prognozes rādītāji vispārējām ICU populācijām šķiet nepiemēroti Covid-19 populācijai, kas klīniski atšķiras. Par laimi, ir pieejami daudzi Covid-19 prognožu rādītāji. Euregio datiem ir lielas priekšrocības, lai izpētītu to ārējo derīgumu pāri robežām, un jo īpaši tie varētu noteikt, vai daži rādītāji ir labāki vienā slimnīcā vai valstī salīdzinājumā ar otru. Jaunu Euregio modeļu izstrāde vai esošo modeļu pielāgošana īpaši palīdzēs labāk informēt ārstus. Mērķi: (1) pētīt neviendabīguma atšķirības ICU pacientu populācijās, 2) uzlabot klīnisko lēmumu pamatnostādnes un 3) veidot IT infrastruktūru drošai un efektīvai datu apmaiņai un analīzei. OBJ 1. Mēs plānojam savienot izolētus centienus vienā Euregio kohortas tīklā un ieviest jaunas koncepcijas par pacientu raksturošanu, mašīnmācīšanos un rezultātu novērtēšanu (1. tabula). Tīkla partneriem tiks piešķirta piekļuve kopējam datu modelim, un algoritmi būs pieejami visam kohortas tīklam, veicinot kopīgus pētniecības centienus, izmantojot kopīgu datu platformu. Vispirms iepriekš noteiktie un perspektīvi savāktie dati par Covid-19 identificēs atšķirības starp valstīm. Pirmkārt, datu apraksts apvienojumā ar progresīvu statistisko modelēšanu ar iznākuma datiem izzudīs neviendabīgumu un atklās rezultātus par labāko praksi visā mūsu reģionā. Pēc tam mēs apstiprināsim esošos prognožu modeļus, pielāgojot tos Euregio un izstrādājot jaunus prognozēšanas modeļus ar rezultātu. OBJ 2. Pārskatīt pašreizējās pamatnostādnes un pielāgot tās, izmantojot uz datiem balstītus rezultātus, lai informētu ārstus par Covid-19 pacientiem. Rezultāti no analīzēm, kas izmanto “dabiskas” variācijas visā Euregio un atklāj labāko praksi, būs pamats vadlīniju pilnveidošanai. Tas palīdzēs ārstiem uzņemt pacientus ICU vai nē un turpināt dzīvi noturošu ārstēšanu vai atmest dzīvību noturošu atbalstu, ja to uzskata par veltīgu vienotākā veidā visā reģionā. OBJ 3. Vispārējais mērķis ir izveidot augošu datu platformu, kas mitinās datu kopu, padarot iespējamu kopīgu piekļuvi, kurā tiek ievērota labākā tehniskā un regulatīvā prakse, lai sniegtu labumu mērķgrupām (2. tabula). Papildus pētniecības iespējām šī infrastruktūra izveidos informācijas paneli, kurā būs pieejami gandrīz reāllaika ICU dati par pacientu uzņemšanu un Euregio gultas pieejamību. Atklājot ietekmi uz ICU jaudu un klīnisko kursu agrāk, slimnīcām būs vairāk laika sadarboties, reorganizēt un sagatavoties gaidāmajam vilnim. (Latvian) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio ar augstu iedzīvotāju blīvumu, intensīvu pārrobežu šķērsošanu un tikai aptuveni 5–10 % iedzīvotāju, kas skāra inficēšanos šā pirmā pandēmijas viļņa laikā, visticamāk, atkal smagi skāra otro Covid-19 vilni. Ja tā ir, mūsu mērķis ir sniegt visu pieejamo aprūpi, tostarp uzņemšanu Intensīvās aprūpes nodaļā (ICU), tiem pacientiem, kas saņems un atturēs aprūpi tiem, kas to nesniegs, vienlaikus koncentrējoties uz atbalstošu aprūpi gan viņiem, gan viņu ģimenei. Tagad mums ir jāmācās mācīties, lai pieņemtu lēmumus par turpmāko aprūpi daudz labāk. Pārrobežu perspektīva pieredzes apgūšanā, visticamāk, atraisīs papildu perspektīvas. Tā kā Euregio iedzīvotāji ir līdzīgi, atšķirības rezultātos nosaka arī sistēmas faktori. Euregio veselības aprūpes sistēmas, slimnīcu infrastruktūra, uzņemšanas kritēriji un ārstēšanas iespējas ievērojami atšķiras. Jo īpaši, ICU gultas pieejamība Nīderlandē ir 6,4 salīdzinājumā ar 29,2 un 15,9 uz 100 000 iedzīvotājiem Vācijā un Beļģijā, resp. Scarce ICU resursi būtu optimāli jāizmanto pandēmijas laikā, vienojoties ar regulāru aprūpi, kas neizbēgami ietekmē ārsta lēmumus. Covid-19 infekcijas laikā mēs uzzinājām lielu neviendabīgumu. Šī neviendabība ir pastiprināta, jo nav īpašas Covid-19 ārstēšanas (eksperimentālas ārpusmarķējuma terapijas, piemēram, hidroksihlorohīns, pretvīrusu zāles, steroīdi, interleikīna receptoru blokatori tika izmantoti atšķirīgi starp centriem un valstīm). Galveno uzmanību pievēršot pārrobežu atšķirībām, pamatīgs neviendabīguma novērtējums, kas raksturo sākotnējo demogrāfiju, laika gaitā novērtē slimību kursus, risina dzimumu atšķirības, pēta attiecības ar iznākumu un novērtē ārstēšanas atšķirības, parādīs unikālus dažādu izvēles/iestatījumu (tostarp veselības aprūpes sistēmu) ietekmes rezultātus. Perspektīvi savākta pārrobežu ICU Covid-19 kohorta nepastāv, bet tā ir steidzami nepieciešama. Liela, labi raksturota Euregio Covid-19 kohorta, kas ietver “dabiskās” atšķirības starp valstīm, var atklāt paraugpraksi visā mūsu reģionā, lai sniegtu labumu nākamajiem Covid-19 pacientiem vismaz visā mūsu reģionā un valstīs. Savukārt, ņemot vērā dažādus iestatījumus (tostarp veselības aprūpes sistēmas), Euregio datus var izmantot, lai prognozētu iznākumu. Noteiktie prognozes rādītāji vispārējām ICU populācijām šķiet nepiemēroti Covid-19 populācijai, kas klīniski atšķiras. Par laimi, ir pieejami daudzi Covid-19 prognožu rādītāji. Euregio datiem ir lielas priekšrocības, lai izpētītu to ārējo derīgumu pāri robežām, un jo īpaši tie varētu noteikt, vai daži rādītāji ir labāki vienā slimnīcā vai valstī salīdzinājumā ar otru. Jaunu Euregio modeļu izstrāde vai esošo modeļu pielāgošana īpaši palīdzēs labāk informēt ārstus. Mērķi: (1) pētīt neviendabīguma atšķirības ICU pacientu populācijās, 2) uzlabot klīnisko lēmumu pamatnostādnes un 3) veidot IT infrastruktūru drošai un efektīvai datu apmaiņai un analīzei. OBJ 1. Mēs plānojam savienot izolētus centienus vienā Euregio kohortas tīklā un ieviest jaunas koncepcijas par pacientu raksturošanu, mašīnmācīšanos un rezultātu novērtēšanu (1. tabula). Tīkla partneriem tiks piešķirta piekļuve kopējam datu modelim, un algoritmi būs pieejami visam kohortas tīklam, veicinot kopīgus pētniecības centienus, izmantojot kopīgu datu platformu. Vispirms iepriekš noteiktie un perspektīvi savāktie dati par Covid-19 identificēs atšķirības starp valstīm. Pirmkārt, datu apraksts apvienojumā ar progresīvu statistisko modelēšanu ar iznākuma datiem izzudīs neviendabīgumu un atklās rezultātus par labāko praksi visā mūsu reģionā. Pēc tam mēs apstiprināsim esošos prognožu modeļus, pielāgojot tos Euregio un izstrādājot jaunus prognozēšanas modeļus ar rezultātu. OBJ 2. Pārskatīt pašreizējās pamatnostādnes un pielāgot tās, izmantojot uz datiem balstītus rezultātus, lai informētu ārstus par Covid-19 pacientiem. Rezultāti no analīzēm, kas izmanto “dabiskas” variācijas visā Euregio un atklāj labāko praksi, būs pamats vadlīniju pilnveidošanai. Tas palīdzēs ārstiem uzņemt pacientus ICU vai nē un turpināt dzīvi noturošu ārstēšanu vai atmest dzīvību noturošu atbalstu, ja to uzskata par veltīgu vienotākā veidā visā reģionā. OBJ 3. Vispārējais mērķis ir izveidot augošu datu platformu, kas mitinās datu kopu, padarot iespējamu kopīgu piekļuvi, kurā tiek ievērota labākā tehniskā un regulatīvā prakse, lai sniegtu labumu mērķgrupām (2. tabula). Papildus pētniecības iespējām šī infrastruktūra izveidos informācijas paneli, kurā būs pieejami gandrīz reāllaika ICU dati par pacientu uzņemšanu un Euregio gultas pieejamību. Atklājot ietekmi uz ICU jaudu un klīnisko kursu agrāk, slimnīcām būs vairāk laika sadarboties, reorganizēt un sagatavoties gaidāmajam vilnim. (Latvian) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio ar augstu iedzīvotāju blīvumu, intensīvu pārrobežu šķērsošanu un tikai aptuveni 5–10 % iedzīvotāju, kas skāra inficēšanos šā pirmā pandēmijas viļņa laikā, visticamāk, atkal smagi skāra otro Covid-19 vilni. Ja tā ir, mūsu mērķis ir sniegt visu pieejamo aprūpi, tostarp uzņemšanu Intensīvās aprūpes nodaļā (ICU), tiem pacientiem, kas saņems un atturēs aprūpi tiem, kas to nesniegs, vienlaikus koncentrējoties uz atbalstošu aprūpi gan viņiem, gan viņu ģimenei. Tagad mums ir jāmācās mācīties, lai pieņemtu lēmumus par turpmāko aprūpi daudz labāk. Pārrobežu perspektīva pieredzes apgūšanā, visticamāk, atraisīs papildu perspektīvas. Tā kā Euregio iedzīvotāji ir līdzīgi, atšķirības rezultātos nosaka arī sistēmas faktori. Euregio veselības aprūpes sistēmas, slimnīcu infrastruktūra, uzņemšanas kritēriji un ārstēšanas iespējas ievērojami atšķiras. Jo īpaši, ICU gultas pieejamība Nīderlandē ir 6,4 salīdzinājumā ar 29,2 un 15,9 uz 100 000 iedzīvotājiem Vācijā un Beļģijā, resp. Scarce ICU resursi būtu optimāli jāizmanto pandēmijas laikā, vienojoties ar regulāru aprūpi, kas neizbēgami ietekmē ārsta lēmumus. Covid-19 infekcijas laikā mēs uzzinājām lielu neviendabīgumu. Šī neviendabība ir pastiprināta, jo nav īpašas Covid-19 ārstēšanas (eksperimentālas ārpusmarķējuma terapijas, piemēram, hidroksihlorohīns, pretvīrusu zāles, steroīdi, interleikīna receptoru blokatori tika izmantoti atšķirīgi starp centriem un valstīm). Galveno uzmanību pievēršot pārrobežu atšķirībām, pamatīgs neviendabīguma novērtējums, kas raksturo sākotnējo demogrāfiju, laika gaitā novērtē slimību kursus, risina dzimumu atšķirības, pēta attiecības ar iznākumu un novērtē ārstēšanas atšķirības, parādīs unikālus dažādu izvēles/iestatījumu (tostarp veselības aprūpes sistēmu) ietekmes rezultātus. Perspektīvi savākta pārrobežu ICU Covid-19 kohorta nepastāv, bet tā ir steidzami nepieciešama. Liela, labi raksturota Euregio Covid-19 kohorta, kas ietver “dabiskās” atšķirības starp valstīm, var atklāt paraugpraksi visā mūsu reģionā, lai sniegtu labumu nākamajiem Covid-19 pacientiem vismaz visā mūsu reģionā un valstīs. Savukārt, ņemot vērā dažādus iestatījumus (tostarp veselības aprūpes sistēmas), Euregio datus var izmantot, lai prognozētu iznākumu. Noteiktie prognozes rādītāji vispārējām ICU populācijām šķiet nepiemēroti Covid-19 populācijai, kas klīniski atšķiras. Par laimi, ir pieejami daudzi Covid-19 prognožu rādītāji. Euregio datiem ir lielas priekšrocības, lai izpētītu to ārējo derīgumu pāri robežām, un jo īpaši tie varētu noteikt, vai daži rādītāji ir labāki vienā slimnīcā vai valstī salīdzinājumā ar otru. Jaunu Euregio modeļu izstrāde vai esošo modeļu pielāgošana īpaši palīdzēs labāk informēt ārstus. Mērķi: (1) pētīt neviendabīguma atšķirības ICU pacientu populācijās, 2) uzlabot klīnisko lēmumu pamatnostādnes un 3) veidot IT infrastruktūru drošai un efektīvai datu apmaiņai un analīzei. OBJ 1. Mēs plānojam savienot izolētus centienus vienā Euregio kohortas tīklā un ieviest jaunas koncepcijas par pacientu raksturošanu, mašīnmācīšanos un rezultātu novērtēšanu (1. tabula). Tīkla partneriem tiks piešķirta piekļuve kopējam datu modelim, un algoritmi būs pieejami visam kohortas tīklam, veicinot kopīgus pētniecības centienus, izmantojot kopīgu datu platformu. Vispirms iepriekš noteiktie un perspektīvi savāktie dati par Covid-19 identificēs atšķirības starp valstīm. Pirmkārt, datu apraksts apvienojumā ar progresīvu statistisko modelēšanu ar iznākuma datiem izzudīs neviendabīgumu un atklās rezultātus par labāko praksi visā mūsu reģionā. Pēc tam mēs apstiprināsim esošos prognožu modeļus, pielāgojot tos Euregio un izstrādājot jaunus prognozēšanas modeļus ar rezultātu. OBJ 2. Pārskatīt pašreizējās pamatnostādnes un pielāgot tās, izmantojot uz datiem balstītus rezultātus, lai informētu ārstus par Covid-19 pacientiem. Rezultāti no analīzēm, kas izmanto “dabiskas” variācijas visā Euregio un atklāj labāko praksi, būs pamats vadlīniju pilnveidošanai. Tas palīdzēs ārstiem uzņemt pacientus ICU vai nē un turpināt dzīvi noturošu ārstēšanu vai atmest dzīvību noturošu atbalstu, ja to uzskata par veltīgu vienotākā veidā visā reģionā. OBJ 3. Vispārējais mērķis ir izveidot augošu datu platformu, kas mitinās datu kopu, padarot iespējamu kopīgu piekļuvi, kurā tiek ievērota labākā tehniskā un regulatīvā prakse, lai sniegtu labumu mērķgrupām (2. tabula). Papildus pētniecības iespējām šī infrastruktūra izveidos informācijas paneli, kurā būs pieejami gandrīz reāllaika ICU dati par pacientu uzņemšanu un Euregio gultas pieejamību. Atklājot ietekmi uz ICU jaudu un klīnisko kursu agrāk, slimnīcām būs vairāk laika sadarboties, reorganizēt un sagatavoties gaidāmajam vilnim. (Latvian) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, con una alta densidad de población, un intenso paso transfronterizo y solo un 5-10 % de los habitantes que se infectaron durante esta primera ola pandémica, es probable que vuelva a ser golpeado duramente en una segunda ola de COVID-19. Si es así, nuestro objetivo es proporcionar toda la atención disponible, incluida la admisión a la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), a aquellos pacientes que se beneficiarán y retendrán la atención para aquellos que no lo hacen, mientras se centran en la atención de apoyo tanto para ellos como para su familia. Tenemos que aprender lecciones ahora para guiar las decisiones sobre la atención futura mucho mejor. Es probable que la perspectiva transfronteriza en el aprendizaje de lecciones desvela otras adicionales. Como los habitantes de Euregio son iguales, las diferencias en los resultados también son impulsadas por factores del sistema. Dentro de Euregio, los sistemas sanitarios, la infraestructura hospitalaria, los criterios de admisión y las opciones de tratamiento varían considerablemente. En particular, la disponibilidad de camas de UCI en los Países Bajos es de 6,4, en comparación con 29,2 y 15,9 por 100.000 habitantes para Alemania y Bélgica, los recursos de la UCI escaso deben utilizarse de manera óptima durante una pandemia, de acuerdo con la atención regular, lo que inevitablemente afecta a las decisiones de los médicos. Aprendimos una gran heterogeneidad en el curso de la enfermedad de la infección por COVID-19. Esta heterogeneidad se amplifica ya que no existe un tratamiento específico para la COVID-19 (las terapias experimentales fuera de etiqueta, por ejemplo, hidroxicloroquina, medicamentos antivirales, esteroides, bloqueadores de receptores de interleucina se utilizaron de forma variable entre centros y países). Con un enfoque importante en las diferencias transfronterizas, una evaluación sólida de la heterogeneidad que describe la demografía de referencia, evalúa los cursos de enfermedades a lo largo del tiempo, aborda las diferencias de sexo, investiga las relaciones con el resultado y evalúa las diferencias de tratamiento mostrará resultados únicos de los efectos de diferentes opciones/establecimientos (incluidos los sistemas de atención médica). No existe una cohorte de COVID-19 de la UCI recogida de forma prospectiva transfronteriza, pero se necesita con urgencia. Una gran cohorte Euregio COVID-19 bien caracterizada que incorpora la variación «natural» entre países puede revelar las mejores prácticas en toda nuestra región para beneficiar a futuros pacientes de COVID-19, al menos, en toda nuestra región y países. Por el contrario, si bien se tienen en cuenta diferentes entornos (incluidos los sistemas de atención médica), los datos de Euregio se pueden utilizar para predecir el resultado. Los puntajes de predicción establecidos para las poblaciones generales de UCI parecen inapropiados para la población de COVID-19, que difieren clínicamente. Afortunadamente, muchas puntuaciones de predicción de COVID-19 están disponibles. Los datos de Euregio tienen grandes ventajas para investigar su validez externa transfronteriza y, en particular, podrían establecer si ciertos puntajes funcionan mejor en un hospital o país sobre el otro. El desarrollo de nuevos o la adaptación de modelos existentes para Euregio específicamente ayudará a informar mejor a los médicos. Objetivos: (1) estudiar las diferencias de heterogeneidad en las poblaciones de pacientes de la UCI, (2) mejorar las directrices de decisiones clínicas y (3) construir infraestructuras de TI para un intercambio y análisis de datos seguros y eficientes. OBJ 1. Tenemos la intención de conectar esfuerzos aislados en una sola red de cohortes Euregio y pioneros nuevos conceptos de caracterización del paciente, aprendizaje automático y evaluación de resultados (Tabla 1). Los socios de la red tendrán acceso al modelo de datos común, y los algoritmos se pondrán a disposición de toda la red de cohortes, impulsando los esfuerzos de investigación colaborativa utilizando una plataforma de datos común. Para empezar, los datos euregionalmente especificados y recopilados prospectivamente sobre la COVID-19 identificarán las diferencias entre países. En primer lugar, la descripción de los datos combinados con la modelización estadística avanzada con los datos de resultados desvelará la heterogeneidad y revelará resultados sobre las mejores prácticas en toda nuestra región. A continuación, validaremos los modelos de predicción existentes, adaptándolos a Euregio y desarrollaremos nuevos modelos de predicción con resultados. OBJ 2. Revise las directrices actuales y adapte estas utilizando resultados basados en datos para informar a los médicos sobre los pacientes con COVID-19. Los resultados de los análisis que utilizan variaciones «naturales» en todo Euregio y revelan las mejores prácticas formarán una base para el refinamiento de las directrices. Esto guiará a los médicos a admitir a los pacientes a una UCI o... (Spanish) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, con una alta densidad de población, un intenso paso transfronterizo y solo un 5-10 % de los habitantes que se infectaron durante esta primera ola pandémica, es probable que vuelva a ser golpeado duramente en una segunda ola de COVID-19. Si es así, nuestro objetivo es proporcionar toda la atención disponible, incluida la admisión a la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), a aquellos pacientes que se beneficiarán y retendrán la atención para aquellos que no lo hacen, mientras se centran en la atención de apoyo tanto para ellos como para su familia. Tenemos que aprender lecciones ahora para guiar las decisiones sobre la atención futura mucho mejor. Es probable que la perspectiva transfronteriza en el aprendizaje de lecciones desvela otras adicionales. Como los habitantes de Euregio son iguales, las diferencias en los resultados también son impulsadas por factores del sistema. Dentro de Euregio, los sistemas sanitarios, la infraestructura hospitalaria, los criterios de admisión y las opciones de tratamiento varían considerablemente. En particular, la disponibilidad de camas de UCI en los Países Bajos es de 6,4, en comparación con 29,2 y 15,9 por 100.000 habitantes para Alemania y Bélgica, los recursos de la UCI escaso deben utilizarse de manera óptima durante una pandemia, de acuerdo con la atención regular, lo que inevitablemente afecta a las decisiones de los médicos. Aprendimos una gran heterogeneidad en el curso de la enfermedad de la infección por COVID-19. Esta heterogeneidad se amplifica ya que no existe un tratamiento específico para la COVID-19 (las terapias experimentales fuera de etiqueta, por ejemplo, hidroxicloroquina, medicamentos antivirales, esteroides, bloqueadores de receptores de interleucina se utilizaron de forma variable entre centros y países). Con un enfoque importante en las diferencias transfronterizas, una evaluación sólida de la heterogeneidad que describe la demografía de referencia, evalúa los cursos de enfermedades a lo largo del tiempo, aborda las diferencias de sexo, investiga las relaciones con el resultado y evalúa las diferencias de tratamiento mostrará resultados únicos de los efectos de diferentes opciones/establecimientos (incluidos los sistemas de atención médica). No existe una cohorte de COVID-19 de la UCI recogida de forma prospectiva transfronteriza, pero se necesita con urgencia. Una gran cohorte Euregio COVID-19 bien caracterizada que incorpora la variación «natural» entre países puede revelar las mejores prácticas en toda nuestra región para beneficiar a futuros pacientes de COVID-19, al menos, en toda nuestra región y países. Por el contrario, si bien se tienen en cuenta diferentes entornos (incluidos los sistemas de atención médica), los datos de Euregio se pueden utilizar para predecir el resultado. Los puntajes de predicción establecidos para las poblaciones generales de UCI parecen inapropiados para la población de COVID-19, que difieren clínicamente. Afortunadamente, muchas puntuaciones de predicción de COVID-19 están disponibles. Los datos de Euregio tienen grandes ventajas para investigar su validez externa transfronteriza y, en particular, podrían establecer si ciertos puntajes funcionan mejor en un hospital o país sobre el otro. El desarrollo de nuevos o la adaptación de modelos existentes para Euregio específicamente ayudará a informar mejor a los médicos. Objetivos: (1) estudiar las diferencias de heterogeneidad en las poblaciones de pacientes de la UCI, (2) mejorar las directrices de decisiones clínicas y (3) construir infraestructuras de TI para un intercambio y análisis de datos seguros y eficientes. OBJ 1. Tenemos la intención de conectar esfuerzos aislados en una sola red de cohortes Euregio y pioneros nuevos conceptos de caracterización del paciente, aprendizaje automático y evaluación de resultados (Tabla 1). Los socios de la red tendrán acceso al modelo de datos común, y los algoritmos se pondrán a disposición de toda la red de cohortes, impulsando los esfuerzos de investigación colaborativa utilizando una plataforma de datos común. Para empezar, los datos euregionalmente especificados y recopilados prospectivamente sobre la COVID-19 identificarán las diferencias entre países. En primer lugar, la descripción de los datos combinados con la modelización estadística avanzada con los datos de resultados desvelará la heterogeneidad y revelará resultados sobre las mejores prácticas en toda nuestra región. A continuación, validaremos los modelos de predicción existentes, adaptándolos a Euregio y desarrollaremos nuevos modelos de predicción con resultados. OBJ 2. Revise las directrices actuales y adapte estas utilizando resultados basados en datos para informar a los médicos sobre los pacientes con COVID-19. Los resultados de los análisis que utilizan variaciones «naturales» en todo Euregio y revelan las mejores prácticas formarán una base para el refinamiento de las directrices. Esto guiará a los médicos a admitir a los pacientes a una UCI o... (Spanish) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, con una alta densidad de población, un intenso paso transfronterizo y solo un 5-10 % de los habitantes que se infectaron durante esta primera ola pandémica, es probable que vuelva a ser golpeado duramente en una segunda ola de COVID-19. Si es así, nuestro objetivo es proporcionar toda la atención disponible, incluida la admisión a la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), a aquellos pacientes que se beneficiarán y retendrán la atención para aquellos que no lo hacen, mientras se centran en la atención de apoyo tanto para ellos como para su familia. Tenemos que aprender lecciones ahora para guiar las decisiones sobre la atención futura mucho mejor. Es probable que la perspectiva transfronteriza en el aprendizaje de lecciones desvela otras adicionales. Como los habitantes de Euregio son iguales, las diferencias en los resultados también son impulsadas por factores del sistema. Dentro de Euregio, los sistemas sanitarios, la infraestructura hospitalaria, los criterios de admisión y las opciones de tratamiento varían considerablemente. En particular, la disponibilidad de camas de UCI en los Países Bajos es de 6,4, en comparación con 29,2 y 15,9 por 100.000 habitantes para Alemania y Bélgica, los recursos de la UCI escaso deben utilizarse de manera óptima durante una pandemia, de acuerdo con la atención regular, lo que inevitablemente afecta a las decisiones de los médicos. Aprendimos una gran heterogeneidad en el curso de la enfermedad de la infección por COVID-19. Esta heterogeneidad se amplifica ya que no existe un tratamiento específico para la COVID-19 (las terapias experimentales fuera de etiqueta, por ejemplo, hidroxicloroquina, medicamentos antivirales, esteroides, bloqueadores de receptores de interleucina se utilizaron de forma variable entre centros y países). Con un enfoque importante en las diferencias transfronterizas, una evaluación sólida de la heterogeneidad que describe la demografía de referencia, evalúa los cursos de enfermedades a lo largo del tiempo, aborda las diferencias de sexo, investiga las relaciones con el resultado y evalúa las diferencias de tratamiento mostrará resultados únicos de los efectos de diferentes opciones/establecimientos (incluidos los sistemas de atención médica). No existe una cohorte de COVID-19 de la UCI recogida de forma prospectiva transfronteriza, pero se necesita con urgencia. Una gran cohorte Euregio COVID-19 bien caracterizada que incorpora la variación «natural» entre países puede revelar las mejores prácticas en toda nuestra región para beneficiar a futuros pacientes de COVID-19, al menos, en toda nuestra región y países. Por el contrario, si bien se tienen en cuenta diferentes entornos (incluidos los sistemas de atención médica), los datos de Euregio se pueden utilizar para predecir el resultado. Los puntajes de predicción establecidos para las poblaciones generales de UCI parecen inapropiados para la población de COVID-19, que difieren clínicamente. Afortunadamente, muchas puntuaciones de predicción de COVID-19 están disponibles. Los datos de Euregio tienen grandes ventajas para investigar su validez externa transfronteriza y, en particular, podrían establecer si ciertos puntajes funcionan mejor en un hospital o país sobre el otro. El desarrollo de nuevos o la adaptación de modelos existentes para Euregio específicamente ayudará a informar mejor a los médicos. Objetivos: (1) estudiar las diferencias de heterogeneidad en las poblaciones de pacientes de la UCI, (2) mejorar las directrices de decisiones clínicas y (3) construir infraestructuras de TI para un intercambio y análisis de datos seguros y eficientes. OBJ 1. Tenemos la intención de conectar esfuerzos aislados en una sola red de cohortes Euregio y pioneros nuevos conceptos de caracterización del paciente, aprendizaje automático y evaluación de resultados (Tabla 1). Los socios de la red tendrán acceso al modelo de datos común, y los algoritmos se pondrán a disposición de toda la red de cohortes, impulsando los esfuerzos de investigación colaborativa utilizando una plataforma de datos común. Para empezar, los datos euregionalmente especificados y recopilados prospectivamente sobre la COVID-19 identificarán las diferencias entre países. En primer lugar, la descripción de los datos combinados con la modelización estadística avanzada con los datos de resultados desvelará la heterogeneidad y revelará resultados sobre las mejores prácticas en toda nuestra región. A continuación, validaremos los modelos de predicción existentes, adaptándolos a Euregio y desarrollaremos nuevos modelos de predicción con resultados. OBJ 2. Revise las directrices actuales y adapte estas utilizando resultados basados en datos para informar a los médicos sobre los pacientes con COVID-19. Los resultados de los análisis que utilizan variaciones «naturales» en todo Euregio y revelan las mejores prácticas formarán una base para el refinamiento de las directrices. Esto guiará a los médicos a admitir a los pacientes a una UCI o... (Spanish) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, con una alta densidad de población, un intenso paso transfronterizo y solo un 5-10 % de los habitantes que se infectaron durante esta primera ola pandémica, es probable que vuelva a ser golpeado duramente en una segunda ola de COVID-19. Si es así, nuestro objetivo es proporcionar toda la atención disponible, incluida la admisión a la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), a aquellos pacientes que se beneficiarán y retendrán la atención para aquellos que no lo hacen, mientras se centran en la atención de apoyo tanto para ellos como para su familia. Tenemos que aprender lecciones ahora para guiar las decisiones sobre la atención futura mucho mejor. Es probable que la perspectiva transfronteriza en el aprendizaje de lecciones desvela otras adicionales. Como los habitantes de Euregio son iguales, las diferencias en los resultados también son impulsadas por factores del sistema. Dentro de Euregio, los sistemas sanitarios, la infraestructura hospitalaria, los criterios de admisión y las opciones de tratamiento varían considerablemente. En particular, la disponibilidad de camas de UCI en los Países Bajos es de 6,4, en comparación con 29,2 y 15,9 por 100.000 habitantes para Alemania y Bélgica, los recursos de la UCI escaso deben utilizarse de manera óptima durante una pandemia, de acuerdo con la atención regular, lo que inevitablemente afecta a las decisiones de los médicos. Aprendimos una gran heterogeneidad en el curso de la enfermedad de la infección por COVID-19. Esta heterogeneidad se amplifica ya que no existe un tratamiento específico para la COVID-19 (las terapias experimentales fuera de etiqueta, por ejemplo, hidroxicloroquina, medicamentos antivirales, esteroides, bloqueadores de receptores de interleucina se utilizaron de forma variable entre centros y países). Con un enfoque importante en las diferencias transfronterizas, una evaluación sólida de la heterogeneidad que describe la demografía de referencia, evalúa los cursos de enfermedades a lo largo del tiempo, aborda las diferencias de sexo, investiga las relaciones con el resultado y evalúa las diferencias de tratamiento mostrará resultados únicos de los efectos de diferentes opciones/establecimientos (incluidos los sistemas de atención médica). No existe una cohorte de COVID-19 de la UCI recogida de forma prospectiva transfronteriza, pero se necesita con urgencia. Una gran cohorte Euregio COVID-19 bien caracterizada que incorpora la variación «natural» entre países puede revelar las mejores prácticas en toda nuestra región para beneficiar a futuros pacientes de COVID-19, al menos, en toda nuestra región y países. Por el contrario, si bien se tienen en cuenta diferentes entornos (incluidos los sistemas de atención médica), los datos de Euregio se pueden utilizar para predecir el resultado. Los puntajes de predicción establecidos para las poblaciones generales de UCI parecen inapropiados para la población de COVID-19, que difieren clínicamente. Afortunadamente, muchas puntuaciones de predicción de COVID-19 están disponibles. Los datos de Euregio tienen grandes ventajas para investigar su validez externa transfronteriza y, en particular, podrían establecer si ciertos puntajes funcionan mejor en un hospital o país sobre el otro. El desarrollo de nuevos o la adaptación de modelos existentes para Euregio específicamente ayudará a informar mejor a los médicos. Objetivos: (1) estudiar las diferencias de heterogeneidad en las poblaciones de pacientes de la UCI, (2) mejorar las directrices de decisiones clínicas y (3) construir infraestructuras de TI para un intercambio y análisis de datos seguros y eficientes. OBJ 1. Tenemos la intención de conectar esfuerzos aislados en una sola red de cohortes Euregio y pioneros nuevos conceptos de caracterización del paciente, aprendizaje automático y evaluación de resultados (Tabla 1). Los socios de la red tendrán acceso al modelo de datos común, y los algoritmos se pondrán a disposición de toda la red de cohortes, impulsando los esfuerzos de investigación colaborativa utilizando una plataforma de datos común. Para empezar, los datos euregionalmente especificados y recopilados prospectivamente sobre la COVID-19 identificarán las diferencias entre países. En primer lugar, la descripción de los datos combinados con la modelización estadística avanzada con los datos de resultados desvelará la heterogeneidad y revelará resultados sobre las mejores prácticas en toda nuestra región. A continuación, validaremos los modelos de predicción existentes, adaptándolos a Euregio y desarrollaremos nuevos modelos de predicción con resultados. OBJ 2. Revise las directrices actuales y adapte estas utilizando resultados basados en datos para informar a los médicos sobre los pacientes con COVID-19. Los resultados de los análisis que utilizan variaciones «naturales» en todo Euregio y revelan las mejores prácticas formarán una base para el refinamiento de las directrices. Esto guiará a los médicos a admitir a los pacientes a una UCI o... (Spanish) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Το Euregio, με υψηλή πληθυσμιακή πυκνότητα, έντονη διασυνοριακή διέλευση και μόνο το 5-10 % των κατοίκων που διήλθαν από μόλυνση κατά τη διάρκεια αυτού του πρώτου πανδημικού κύματος, είναι πιθανό να πληγεί και πάλι σκληρά σε ένα δεύτερο κύμα COVID-19. Αν ναι, στοχεύουμε στην παροχή όλης της διαθέσιμης φροντίδας, συμπεριλαμβανομένης της εισδοχής στη Μονάδα Εντατικής Θεραπείας (ΜΕΘ), στους ασθενείς που θα ωφεληθούν και θα παρακρατήσουν τη φροντίδα όσων δεν το κάνουν, εστιάζοντας παράλληλα στην υποστηρικτική φροντίδα τόσο για αυτούς όσο και για την οικογένειά τους. Πρέπει τώρα να αντλήσουμε διδάγματα για να καθοδηγήσουμε τις αποφάσεις για τη μελλοντική φροντίδα πολύ καλύτερα. Η διασυνοριακή προοπτική της εκμάθησης διδαγμάτων είναι πιθανό να διαλευκάνει πρόσθετα. Καθώς οι κάτοικοι του Euregio είναι όμοιοι, οι διαφορές στα αποτελέσματα καθοδηγούνται επίσης από παράγοντες του συστήματος. Εντός του Euregio, τα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης, η νοσοκομειακή υποδομή, τα κριτήρια εισαγωγής και οι επιλογές θεραπείας διαφέρουν σημαντικά. Συγκεκριμένα, η διαθεσιμότητα κλινών ΜΕΘ στις Κάτω Χώρες είναι 6,4, σε σύγκριση με 29,2 και 15,9 ανά 100.000 κατοίκους για τη Γερμανία και το Βέλγιο. Οι πόροι της ΜΕΘ θα πρέπει να χρησιμοποιούνται με τον βέλτιστο τρόπο κατά τη διάρκεια μιας πανδημίας, σε συμφωνία με την τακτική περίθαλψη, η οποία αναπόφευκτα επηρεάζει τις αποφάσεις των ιατρών. Μάθαμε μια μεγάλη ετερογένεια στην πορεία της νόσου COVID-19. Αυτή η ετερογένεια ενισχύεται δεδομένου ότι δεν υπάρχει ειδική θεραπεία για τη νόσο COVID-19 (π.χ. υδροξυχλωροκίνη, αντιιικά φάρμακα, στεροειδή, αναστολείς υποδοχέων ιντερλευκίνης χρησιμοποιούνταν ποικιλοτρόπως μεταξύ κέντρων και χωρών). Με ιδιαίτερη έμφαση στις διασυνοριακές διαφορές, μια στέρεη αξιολόγηση της ετερογένειας που περιγράφει τα δημογραφικά στοιχεία αναφοράς, αξιολογεί τα μαθήματα ασθενειών με την πάροδο του χρόνου, αντιμετωπίζει τις διαφορές μεταξύ των φύλων, διερευνά τις σχέσεις με το αποτέλεσμα και αξιολογεί τις διαφορές στη θεραπεία θα δείξει μοναδικά αποτελέσματα των επιπτώσεων των διαφορετικών επιλογών/ρυθμίσεων (συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης). Δεν υπάρχει διασυνοριακή ομάδα ICU COVID-19 που θα συλλεχθεί μελλοντικά, αλλά απαιτείται επειγόντως. Μια μεγάλη καλά χαρακτηρισμένη ομάδα Euregio COVID-19 που ενσωματώνει τη «φυσική» διαφοροποίηση μεταξύ των χωρών μπορεί να αποκαλύψει βέλτιστες πρακτικές σε ολόκληρη την περιφέρειά μας προς όφελος των μελλοντικών ασθενών με COVID-19, τουλάχιστον σε ολόκληρη την περιοχή και τις χώρες μας. Αντίθετα, λαμβάνοντας υπόψη διαφορετικές ρυθμίσεις (συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης), τα δεδομένα του Euregio μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη του αποτελέσματος. Οι καθορισμένες βαθμολογίες προβλέψεων για τους γενικούς πληθυσμούς ΜΕΘ φαίνονται ακατάλληλες για τον πληθυσμό COVID-19, οι οποίες διαφέρουν κλινικά. Ευτυχώς, πολλά αποτελέσματα πρόβλεψης για τη νόσο COVID-19 είναι διαθέσιμα. Τα δεδομένα του Euregio έχουν σημαντικά πλεονεκτήματα όσον αφορά τη διερεύνηση της εξωτερικής τους εγκυρότητας σε διασυνοριακό επίπεδο και, ειδικότερα, θα μπορούσαν να διαπιστώσουν εάν ορισμένες βαθμολογίες έχουν καλύτερες επιδόσεις σε ένα νοσοκομείο ή χώρα σε σχέση με το άλλο. Η ανάπτυξη νέων ή η προσαρμογή των υφιστάμενων μοντέλων για το Euregio ειδικά θα βοηθήσει στην καλύτερη ενημέρωση των ιατρών. ΣΚΟΠΟΣ: (1) μελέτη των διαφορών ετερογένειας στους πληθυσμούς ασθενών με ΜΕΘ, (2) βελτίωση των κατευθυντήριων γραμμών για τις κλινικές αποφάσεις και (3) δημιουργία υποδομής ΤΠ για ασφαλή και αποτελεσματική ανταλλαγή και ανάλυση δεδομένων. OBJ 1. Σκοπεύουμε να συνδέσουμε μεμονωμένες προσπάθειες σε ένα ενιαίο δίκτυο κοόρτης Euregio και να πρωτοστατήσουμε στις νέες έννοιες του χαρακτηρισμού των ασθενών, της μηχανικής μάθησης και της αξιολόγησης των αποτελεσμάτων (Πίνακας 1). Οι εταίροι δικτύου θα έχουν πρόσβαση στο κοινό μοντέλο δεδομένων και οι αλγόριθμοι θα είναι διαθέσιμοι σε ολόκληρο το δίκτυο της ομάδας, ενισχύοντας τις συνεργατικές ερευνητικές προσπάθειες χρησιμοποιώντας μια κοινή πλατφόρμα δεδομένων. Κατ’ αρχάς, τα ευπεριφερειακά προκαθορισμένα και μελλοντικά συλλεγόμενα δεδομένα σχετικά με τη νόσο COVID-19 θα εντοπίζουν τις διαφορές μεταξύ των χωρών. Πρώτον, η περιγραφή των δεδομένων σε συνδυασμό με την προηγμένη στατιστική μοντελοποίηση με δεδομένα αποτελεσμάτων θα διαλευκάνει την ετερογένεια και θα αποκαλύψει αποτελέσματα σχετικά με τις βέλτιστες πρακτικές σε όλη την περιοχή μας. Στη συνέχεια, θα επικυρώσουμε τα υπάρχοντα μοντέλα πρόβλεψης, προσαρμόζοντας τα για το Euregio και θα αναπτύξουμε νέα μοντέλα πρόβλεψης με αποτέλεσμα. OBJ 2. Να επανεξετάσει τις ισχύουσες κατευθυντήριες γραμμές και να τις προσαρμόσει με βάση τα δεδομένα για την ενημέρωση των ιατρών σχετικά με τους ασθενείς με COVID-19. Τα αποτελέσματα αναλύσεων που χρησιμοποιούν «φυσικές» παραλλαγές σε όλο το Euregio και αποκαλύπτουν βέλτιστες πρακτικές θα αποτελέσουν τη βάση για τη βελτίωση των κατευθυντήριων γραμμών. Αυτό θα κα... (Greek) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Το Euregio, με υψηλή πληθυσμιακή πυκνότητα, έντονη διασυνοριακή διέλευση και μόνο το 5-10 % των κατοίκων που διήλθαν από μόλυνση κατά τη διάρκεια αυτού του πρώτου πανδημικού κύματος, είναι πιθανό να πληγεί και πάλι σκληρά σε ένα δεύτερο κύμα COVID-19. Αν ναι, στοχεύουμε στην παροχή όλης της διαθέσιμης φροντίδας, συμπεριλαμβανομένης της εισδοχής στη Μονάδα Εντατικής Θεραπείας (ΜΕΘ), στους ασθενείς που θα ωφεληθούν και θα παρακρατήσουν τη φροντίδα όσων δεν το κάνουν, εστιάζοντας παράλληλα στην υποστηρικτική φροντίδα τόσο για αυτούς όσο και για την οικογένειά τους. Πρέπει τώρα να αντλήσουμε διδάγματα για να καθοδηγήσουμε τις αποφάσεις για τη μελλοντική φροντίδα πολύ καλύτερα. Η διασυνοριακή προοπτική της εκμάθησης διδαγμάτων είναι πιθανό να διαλευκάνει πρόσθετα. Καθώς οι κάτοικοι του Euregio είναι όμοιοι, οι διαφορές στα αποτελέσματα καθοδηγούνται επίσης από παράγοντες του συστήματος. Εντός του Euregio, τα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης, η νοσοκομειακή υποδομή, τα κριτήρια εισαγωγής και οι επιλογές θεραπείας διαφέρουν σημαντικά. Συγκεκριμένα, η διαθεσιμότητα κλινών ΜΕΘ στις Κάτω Χώρες είναι 6,4, σε σύγκριση με 29,2 και 15,9 ανά 100.000 κατοίκους για τη Γερμανία και το Βέλγιο. Οι πόροι της ΜΕΘ θα πρέπει να χρησιμοποιούνται με τον βέλτιστο τρόπο κατά τη διάρκεια μιας πανδημίας, σε συμφωνία με την τακτική περίθαλψη, η οποία αναπόφευκτα επηρεάζει τις αποφάσεις των ιατρών. Μάθαμε μια μεγάλη ετερογένεια στην πορεία της νόσου COVID-19. Αυτή η ετερογένεια ενισχύεται δεδομένου ότι δεν υπάρχει ειδική θεραπεία για τη νόσο COVID-19 (π.χ. υδροξυχλωροκίνη, αντιιικά φάρμακα, στεροειδή, αναστολείς υποδοχέων ιντερλευκίνης χρησιμοποιούνταν ποικιλοτρόπως μεταξύ κέντρων και χωρών). Με ιδιαίτερη έμφαση στις διασυνοριακές διαφορές, μια στέρεη αξιολόγηση της ετερογένειας που περιγράφει τα δημογραφικά στοιχεία αναφοράς, αξιολογεί τα μαθήματα ασθενειών με την πάροδο του χρόνου, αντιμετωπίζει τις διαφορές μεταξύ των φύλων, διερευνά τις σχέσεις με το αποτέλεσμα και αξιολογεί τις διαφορές στη θεραπεία θα δείξει μοναδικά αποτελέσματα των επιπτώσεων των διαφορετικών επιλογών/ρυθμίσεων (συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης). Δεν υπάρχει διασυνοριακή ομάδα ICU COVID-19 που θα συλλεχθεί μελλοντικά, αλλά απαιτείται επειγόντως. Μια μεγάλη καλά χαρακτηρισμένη ομάδα Euregio COVID-19 που ενσωματώνει τη «φυσική» διαφοροποίηση μεταξύ των χωρών μπορεί να αποκαλύψει βέλτιστες πρακτικές σε ολόκληρη την περιφέρειά μας προς όφελος των μελλοντικών ασθενών με COVID-19, τουλάχιστον σε ολόκληρη την περιοχή και τις χώρες μας. Αντίθετα, λαμβάνοντας υπόψη διαφορετικές ρυθμίσεις (συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης), τα δεδομένα του Euregio μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη του αποτελέσματος. Οι καθορισμένες βαθμολογίες προβλέψεων για τους γενικούς πληθυσμούς ΜΕΘ φαίνονται ακατάλληλες για τον πληθυσμό COVID-19, οι οποίες διαφέρουν κλινικά. Ευτυχώς, πολλά αποτελέσματα πρόβλεψης για τη νόσο COVID-19 είναι διαθέσιμα. Τα δεδομένα του Euregio έχουν σημαντικά πλεονεκτήματα όσον αφορά τη διερεύνηση της εξωτερικής τους εγκυρότητας σε διασυνοριακό επίπεδο και, ειδικότερα, θα μπορούσαν να διαπιστώσουν εάν ορισμένες βαθμολογίες έχουν καλύτερες επιδόσεις σε ένα νοσοκομείο ή χώρα σε σχέση με το άλλο. Η ανάπτυξη νέων ή η προσαρμογή των υφιστάμενων μοντέλων για το Euregio ειδικά θα βοηθήσει στην καλύτερη ενημέρωση των ιατρών. ΣΚΟΠΟΣ: (1) μελέτη των διαφορών ετερογένειας στους πληθυσμούς ασθενών με ΜΕΘ, (2) βελτίωση των κατευθυντήριων γραμμών για τις κλινικές αποφάσεις και (3) δημιουργία υποδομής ΤΠ για ασφαλή και αποτελεσματική ανταλλαγή και ανάλυση δεδομένων. OBJ 1. Σκοπεύουμε να συνδέσουμε μεμονωμένες προσπάθειες σε ένα ενιαίο δίκτυο κοόρτης Euregio και να πρωτοστατήσουμε στις νέες έννοιες του χαρακτηρισμού των ασθενών, της μηχανικής μάθησης και της αξιολόγησης των αποτελεσμάτων (Πίνακας 1). Οι εταίροι δικτύου θα έχουν πρόσβαση στο κοινό μοντέλο δεδομένων και οι αλγόριθμοι θα είναι διαθέσιμοι σε ολόκληρο το δίκτυο της ομάδας, ενισχύοντας τις συνεργατικές ερευνητικές προσπάθειες χρησιμοποιώντας μια κοινή πλατφόρμα δεδομένων. Κατ’ αρχάς, τα ευπεριφερειακά προκαθορισμένα και μελλοντικά συλλεγόμενα δεδομένα σχετικά με τη νόσο COVID-19 θα εντοπίζουν τις διαφορές μεταξύ των χωρών. Πρώτον, η περιγραφή των δεδομένων σε συνδυασμό με την προηγμένη στατιστική μοντελοποίηση με δεδομένα αποτελεσμάτων θα διαλευκάνει την ετερογένεια και θα αποκαλύψει αποτελέσματα σχετικά με τις βέλτιστες πρακτικές σε όλη την περιοχή μας. Στη συνέχεια, θα επικυρώσουμε τα υπάρχοντα μοντέλα πρόβλεψης, προσαρμόζοντας τα για το Euregio και θα αναπτύξουμε νέα μοντέλα πρόβλεψης με αποτέλεσμα. OBJ 2. Να επανεξετάσει τις ισχύουσες κατευθυντήριες γραμμές και να τις προσαρμόσει με βάση τα δεδομένα για την ενημέρωση των ιατρών σχετικά με τους ασθενείς με COVID-19. Τα αποτελέσματα αναλύσεων που χρησιμοποιούν «φυσικές» παραλλαγές σε όλο το Euregio και αποκαλύπτουν βέλτιστες πρακτικές θα αποτελέσουν τη βάση για τη βελτίωση των κατευθυντήριων γραμμών. Αυτό θα κα... (Greek) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Το Euregio, με υψηλή πληθυσμιακή πυκνότητα, έντονη διασυνοριακή διέλευση και μόνο το 5-10 % των κατοίκων που διήλθαν από μόλυνση κατά τη διάρκεια αυτού του πρώτου πανδημικού κύματος, είναι πιθανό να πληγεί και πάλι σκληρά σε ένα δεύτερο κύμα COVID-19. Αν ναι, στοχεύουμε στην παροχή όλης της διαθέσιμης φροντίδας, συμπεριλαμβανομένης της εισδοχής στη Μονάδα Εντατικής Θεραπείας (ΜΕΘ), στους ασθενείς που θα ωφεληθούν και θα παρακρατήσουν τη φροντίδα όσων δεν το κάνουν, εστιάζοντας παράλληλα στην υποστηρικτική φροντίδα τόσο για αυτούς όσο και για την οικογένειά τους. Πρέπει τώρα να αντλήσουμε διδάγματα για να καθοδηγήσουμε τις αποφάσεις για τη μελλοντική φροντίδα πολύ καλύτερα. Η διασυνοριακή προοπτική της εκμάθησης διδαγμάτων είναι πιθανό να διαλευκάνει πρόσθετα. Καθώς οι κάτοικοι του Euregio είναι όμοιοι, οι διαφορές στα αποτελέσματα καθοδηγούνται επίσης από παράγοντες του συστήματος. Εντός του Euregio, τα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης, η νοσοκομειακή υποδομή, τα κριτήρια εισαγωγής και οι επιλογές θεραπείας διαφέρουν σημαντικά. Συγκεκριμένα, η διαθεσιμότητα κλινών ΜΕΘ στις Κάτω Χώρες είναι 6,4, σε σύγκριση με 29,2 και 15,9 ανά 100.000 κατοίκους για τη Γερμανία και το Βέλγιο. Οι πόροι της ΜΕΘ θα πρέπει να χρησιμοποιούνται με τον βέλτιστο τρόπο κατά τη διάρκεια μιας πανδημίας, σε συμφωνία με την τακτική περίθαλψη, η οποία αναπόφευκτα επηρεάζει τις αποφάσεις των ιατρών. Μάθαμε μια μεγάλη ετερογένεια στην πορεία της νόσου COVID-19. Αυτή η ετερογένεια ενισχύεται δεδομένου ότι δεν υπάρχει ειδική θεραπεία για τη νόσο COVID-19 (π.χ. υδροξυχλωροκίνη, αντιιικά φάρμακα, στεροειδή, αναστολείς υποδοχέων ιντερλευκίνης χρησιμοποιούνταν ποικιλοτρόπως μεταξύ κέντρων και χωρών). Με ιδιαίτερη έμφαση στις διασυνοριακές διαφορές, μια στέρεη αξιολόγηση της ετερογένειας που περιγράφει τα δημογραφικά στοιχεία αναφοράς, αξιολογεί τα μαθήματα ασθενειών με την πάροδο του χρόνου, αντιμετωπίζει τις διαφορές μεταξύ των φύλων, διερευνά τις σχέσεις με το αποτέλεσμα και αξιολογεί τις διαφορές στη θεραπεία θα δείξει μοναδικά αποτελέσματα των επιπτώσεων των διαφορετικών επιλογών/ρυθμίσεων (συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης). Δεν υπάρχει διασυνοριακή ομάδα ICU COVID-19 που θα συλλεχθεί μελλοντικά, αλλά απαιτείται επειγόντως. Μια μεγάλη καλά χαρακτηρισμένη ομάδα Euregio COVID-19 που ενσωματώνει τη «φυσική» διαφοροποίηση μεταξύ των χωρών μπορεί να αποκαλύψει βέλτιστες πρακτικές σε ολόκληρη την περιφέρειά μας προς όφελος των μελλοντικών ασθενών με COVID-19, τουλάχιστον σε ολόκληρη την περιοχή και τις χώρες μας. Αντίθετα, λαμβάνοντας υπόψη διαφορετικές ρυθμίσεις (συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης), τα δεδομένα του Euregio μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη του αποτελέσματος. Οι καθορισμένες βαθμολογίες προβλέψεων για τους γενικούς πληθυσμούς ΜΕΘ φαίνονται ακατάλληλες για τον πληθυσμό COVID-19, οι οποίες διαφέρουν κλινικά. Ευτυχώς, πολλά αποτελέσματα πρόβλεψης για τη νόσο COVID-19 είναι διαθέσιμα. Τα δεδομένα του Euregio έχουν σημαντικά πλεονεκτήματα όσον αφορά τη διερεύνηση της εξωτερικής τους εγκυρότητας σε διασυνοριακό επίπεδο και, ειδικότερα, θα μπορούσαν να διαπιστώσουν εάν ορισμένες βαθμολογίες έχουν καλύτερες επιδόσεις σε ένα νοσοκομείο ή χώρα σε σχέση με το άλλο. Η ανάπτυξη νέων ή η προσαρμογή των υφιστάμενων μοντέλων για το Euregio ειδικά θα βοηθήσει στην καλύτερη ενημέρωση των ιατρών. ΣΚΟΠΟΣ: (1) μελέτη των διαφορών ετερογένειας στους πληθυσμούς ασθενών με ΜΕΘ, (2) βελτίωση των κατευθυντήριων γραμμών για τις κλινικές αποφάσεις και (3) δημιουργία υποδομής ΤΠ για ασφαλή και αποτελεσματική ανταλλαγή και ανάλυση δεδομένων. OBJ 1. Σκοπεύουμε να συνδέσουμε μεμονωμένες προσπάθειες σε ένα ενιαίο δίκτυο κοόρτης Euregio και να πρωτοστατήσουμε στις νέες έννοιες του χαρακτηρισμού των ασθενών, της μηχανικής μάθησης και της αξιολόγησης των αποτελεσμάτων (Πίνακας 1). Οι εταίροι δικτύου θα έχουν πρόσβαση στο κοινό μοντέλο δεδομένων και οι αλγόριθμοι θα είναι διαθέσιμοι σε ολόκληρο το δίκτυο της ομάδας, ενισχύοντας τις συνεργατικές ερευνητικές προσπάθειες χρησιμοποιώντας μια κοινή πλατφόρμα δεδομένων. Κατ’ αρχάς, τα ευπεριφερειακά προκαθορισμένα και μελλοντικά συλλεγόμενα δεδομένα σχετικά με τη νόσο COVID-19 θα εντοπίζουν τις διαφορές μεταξύ των χωρών. Πρώτον, η περιγραφή των δεδομένων σε συνδυασμό με την προηγμένη στατιστική μοντελοποίηση με δεδομένα αποτελεσμάτων θα διαλευκάνει την ετερογένεια και θα αποκαλύψει αποτελέσματα σχετικά με τις βέλτιστες πρακτικές σε όλη την περιοχή μας. Στη συνέχεια, θα επικυρώσουμε τα υπάρχοντα μοντέλα πρόβλεψης, προσαρμόζοντας τα για το Euregio και θα αναπτύξουμε νέα μοντέλα πρόβλεψης με αποτέλεσμα. OBJ 2. Να επανεξετάσει τις ισχύουσες κατευθυντήριες γραμμές και να τις προσαρμόσει με βάση τα δεδομένα για την ενημέρωση των ιατρών σχετικά με τους ασθενείς με COVID-19. Τα αποτελέσματα αναλύσεων που χρησιμοποιούν «φυσικές» παραλλαγές σε όλο το Euregio και αποκαλύπτουν βέλτιστες πρακτικές θα αποτελέσουν τη βάση για τη βελτίωση των κατευθυντήριων γραμμών. Αυτό θα κα... (Greek) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Το Euregio, με υψηλή πληθυσμιακή πυκνότητα, έντονη διασυνοριακή διέλευση και μόνο το 5-10 % των κατοίκων που διήλθαν από μόλυνση κατά τη διάρκεια αυτού του πρώτου πανδημικού κύματος, είναι πιθανό να πληγεί και πάλι σκληρά σε ένα δεύτερο κύμα COVID-19. Αν ναι, στοχεύουμε στην παροχή όλης της διαθέσιμης φροντίδας, συμπεριλαμβανομένης της εισδοχής στη Μονάδα Εντατικής Θεραπείας (ΜΕΘ), στους ασθενείς που θα ωφεληθούν και θα παρακρατήσουν τη φροντίδα όσων δεν το κάνουν, εστιάζοντας παράλληλα στην υποστηρικτική φροντίδα τόσο για αυτούς όσο και για την οικογένειά τους. Πρέπει τώρα να αντλήσουμε διδάγματα για να καθοδηγήσουμε τις αποφάσεις για τη μελλοντική φροντίδα πολύ καλύτερα. Η διασυνοριακή προοπτική της εκμάθησης διδαγμάτων είναι πιθανό να διαλευκάνει πρόσθετα. Καθώς οι κάτοικοι του Euregio είναι όμοιοι, οι διαφορές στα αποτελέσματα καθοδηγούνται επίσης από παράγοντες του συστήματος. Εντός του Euregio, τα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης, η νοσοκομειακή υποδομή, τα κριτήρια εισαγωγής και οι επιλογές θεραπείας διαφέρουν σημαντικά. Συγκεκριμένα, η διαθεσιμότητα κλινών ΜΕΘ στις Κάτω Χώρες είναι 6,4, σε σύγκριση με 29,2 και 15,9 ανά 100.000 κατοίκους για τη Γερμανία και το Βέλγιο. Οι πόροι της ΜΕΘ θα πρέπει να χρησιμοποιούνται με τον βέλτιστο τρόπο κατά τη διάρκεια μιας πανδημίας, σε συμφωνία με την τακτική περίθαλψη, η οποία αναπόφευκτα επηρεάζει τις αποφάσεις των ιατρών. Μάθαμε μια μεγάλη ετερογένεια στην πορεία της νόσου COVID-19. Αυτή η ετερογένεια ενισχύεται δεδομένου ότι δεν υπάρχει ειδική θεραπεία για τη νόσο COVID-19 (π.χ. υδροξυχλωροκίνη, αντιιικά φάρμακα, στεροειδή, αναστολείς υποδοχέων ιντερλευκίνης χρησιμοποιούνταν ποικιλοτρόπως μεταξύ κέντρων και χωρών). Με ιδιαίτερη έμφαση στις διασυνοριακές διαφορές, μια στέρεη αξιολόγηση της ετερογένειας που περιγράφει τα δημογραφικά στοιχεία αναφοράς, αξιολογεί τα μαθήματα ασθενειών με την πάροδο του χρόνου, αντιμετωπίζει τις διαφορές μεταξύ των φύλων, διερευνά τις σχέσεις με το αποτέλεσμα και αξιολογεί τις διαφορές στη θεραπεία θα δείξει μοναδικά αποτελέσματα των επιπτώσεων των διαφορετικών επιλογών/ρυθμίσεων (συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης). Δεν υπάρχει διασυνοριακή ομάδα ICU COVID-19 που θα συλλεχθεί μελλοντικά, αλλά απαιτείται επειγόντως. Μια μεγάλη καλά χαρακτηρισμένη ομάδα Euregio COVID-19 που ενσωματώνει τη «φυσική» διαφοροποίηση μεταξύ των χωρών μπορεί να αποκαλύψει βέλτιστες πρακτικές σε ολόκληρη την περιφέρειά μας προς όφελος των μελλοντικών ασθενών με COVID-19, τουλάχιστον σε ολόκληρη την περιοχή και τις χώρες μας. Αντίθετα, λαμβάνοντας υπόψη διαφορετικές ρυθμίσεις (συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης), τα δεδομένα του Euregio μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη του αποτελέσματος. Οι καθορισμένες βαθμολογίες προβλέψεων για τους γενικούς πληθυσμούς ΜΕΘ φαίνονται ακατάλληλες για τον πληθυσμό COVID-19, οι οποίες διαφέρουν κλινικά. Ευτυχώς, πολλά αποτελέσματα πρόβλεψης για τη νόσο COVID-19 είναι διαθέσιμα. Τα δεδομένα του Euregio έχουν σημαντικά πλεονεκτήματα όσον αφορά τη διερεύνηση της εξωτερικής τους εγκυρότητας σε διασυνοριακό επίπεδο και, ειδικότερα, θα μπορούσαν να διαπιστώσουν εάν ορισμένες βαθμολογίες έχουν καλύτερες επιδόσεις σε ένα νοσοκομείο ή χώρα σε σχέση με το άλλο. Η ανάπτυξη νέων ή η προσαρμογή των υφιστάμενων μοντέλων για το Euregio ειδικά θα βοηθήσει στην καλύτερη ενημέρωση των ιατρών. ΣΚΟΠΟΣ: (1) μελέτη των διαφορών ετερογένειας στους πληθυσμούς ασθενών με ΜΕΘ, (2) βελτίωση των κατευθυντήριων γραμμών για τις κλινικές αποφάσεις και (3) δημιουργία υποδομής ΤΠ για ασφαλή και αποτελεσματική ανταλλαγή και ανάλυση δεδομένων. OBJ 1. Σκοπεύουμε να συνδέσουμε μεμονωμένες προσπάθειες σε ένα ενιαίο δίκτυο κοόρτης Euregio και να πρωτοστατήσουμε στις νέες έννοιες του χαρακτηρισμού των ασθενών, της μηχανικής μάθησης και της αξιολόγησης των αποτελεσμάτων (Πίνακας 1). Οι εταίροι δικτύου θα έχουν πρόσβαση στο κοινό μοντέλο δεδομένων και οι αλγόριθμοι θα είναι διαθέσιμοι σε ολόκληρο το δίκτυο της ομάδας, ενισχύοντας τις συνεργατικές ερευνητικές προσπάθειες χρησιμοποιώντας μια κοινή πλατφόρμα δεδομένων. Κατ’ αρχάς, τα ευπεριφερειακά προκαθορισμένα και μελλοντικά συλλεγόμενα δεδομένα σχετικά με τη νόσο COVID-19 θα εντοπίζουν τις διαφορές μεταξύ των χωρών. Πρώτον, η περιγραφή των δεδομένων σε συνδυασμό με την προηγμένη στατιστική μοντελοποίηση με δεδομένα αποτελεσμάτων θα διαλευκάνει την ετερογένεια και θα αποκαλύψει αποτελέσματα σχετικά με τις βέλτιστες πρακτικές σε όλη την περιοχή μας. Στη συνέχεια, θα επικυρώσουμε τα υπάρχοντα μοντέλα πρόβλεψης, προσαρμόζοντας τα για το Euregio και θα αναπτύξουμε νέα μοντέλα πρόβλεψης με αποτέλεσμα. OBJ 2. Να επανεξετάσει τις ισχύουσες κατευθυντήριες γραμμές και να τις προσαρμόσει με βάση τα δεδομένα για την ενημέρωση των ιατρών σχετικά με τους ασθενείς με COVID-19. Τα αποτελέσματα αναλύσεων που χρησιμοποιούν «φυσικές» παραλλαγές σε όλο το Euregio και αποκαλύπτουν βέλτιστες πρακτικές θα αποτελέσουν τη βάση για τη βελτίωση των κατευθυντήριων γραμμών. Αυτό θα κα... (Greek) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, avec une forte densité de population, un passage transfrontalier intense et seulement 5 à 10 % des habitants infectés au cours de cette première vague pandémique, est probablement frappé à nouveau durement lors d’une deuxième vague de COVID-19. Si c’est le cas, nous visons à fournir tous les soins disponibles, y compris l’admission à l’unité de soins intensifs (UIC), aux patients qui bénéficieront et refuseront des soins pour ceux qui ne le font pas, tout en mettant l’accent sur les soins de soutien pour eux et leur famille. Nous devons maintenant tirer des leçons pour mieux orienter les décisions concernant les soins futurs. La perspective transfrontalière de l’apprentissage des leçons est susceptible d’en démêler d’autres. Comme les habitants d’Euregio sont semblables, les différences de résultats sont également motivées par des facteurs systémiques. Au sein d’Euregio, les systèmes de santé, les infrastructures hospitalières, les critères d’admission et les choix de traitement varient considérablement. En particulier, la disponibilité de lits de soins intensifs aux Pays-Bas est de 6,4 contre 29,2 et 15,9 pour 100 000 habitants en Allemagne et en Belgique, les ressources en soins intensifs de Scarce devraient être utilisées de manière optimale pendant une pandémie, en accord avec des soins réguliers, ce qui affecte inévitablement les décisions des médecins. Nous avons appris une grande hétérogénéité dans le cours de la maladie au cours de l’infection par la COVID-19. Cette hétérogénéité est amplifiée puisqu’il n’existe pas de traitement spécifique pour la COVID-19 (des thérapies expérimentales hors marque telles que l’hydroxychloroquine, les antiviraux, les stéroïdes, les inhibiteurs des récepteurs interleukine ont été utilisées de manière variable entre les centres et les pays). En mettant l’accent sur les différences transfrontalières, une évaluation solide de l’hétérogénéité qui décrit la démographie de base, évalue l’évolution des maladies au fil du temps, aborde les différences entre les sexes, étudie les relations avec les résultats et évalue les différences de traitement, montrera des résultats uniques des effets de différents choix/réglages (y compris les systèmes de soins de santé). Il n’existe pas de cohorte de COVID-19 collectée à l’échelle transfrontalière, mais elle est nécessaire de toute urgence. Une grande cohorte Euregio COVID-19 bien caractérisée qui intègre la variation «naturelle» entre les pays peut révéler les meilleures pratiques dans toute notre région au profit des futurs patients de la COVID-19, au moins, dans notre région et dans nos pays. Inversement, tout en prenant en compte différents paramètres (y compris les systèmes de soins de santé), les données d’Euregio peuvent être utilisées pour prédire les résultats. Les scores de prédiction établis pour les populations de soins intensifs généraux semblent inappropriés pour la population de COVID-19, qui diffèrent cliniquement. Heureusement, de nombreux scores de prédiction de COVID-19 deviennent disponibles. Les données d’Euregio présentent des avantages majeurs pour étudier leur validité externe transfrontalière et, en particulier, pourraient déterminer si certains scores obtiennent de meilleurs résultats dans un hôpital ou un pays par rapport à l’autre. Le développement de nouveaux modèles ou l’adaptation de modèles existants pour Euregio en particulier aidera à mieux informer les médecins. Objectifs: (1) étudier les différences d’hétérogénéité dans les populations de patients en soins intensifs, (2) améliorer les lignes directrices de décision clinique et (3) construire une infrastructure informatique pour un échange et une analyse de données sûrs et efficaces. OBJ 1. Nous avons l’intention de relier les efforts isolés à un seul réseau de cohortes Euregio et de mettre au point de nouveaux concepts de caractérisation des patients, d’apprentissage automatique et d’évaluation des résultats (tableau 1). Les partenaires du réseau auront accès au modèle de données commun, et des algorithmes seront mis à la disposition de l’ensemble du réseau de cohortes, ce qui stimulera les efforts de recherche collaborative à l’aide d’une plate-forme de données commune. Pour commencer, les données eurégionalement préspécifiées et collectées de manière prospective sur la COVID-19 identifieront les différences entre les pays. Premièrement, la description des données combinée à une modélisation statistique avancée avec des données sur les résultats permettra de démêler l’hétérogénéité et de révéler des résultats sur les meilleures pratiques dans toute notre région. Ensuite, nous validerons les modèles de prédiction existants, les adapterons à Euregio et développerons de nouveaux modèles de prédiction avec des résultats. OBJ 2. Revoir les lignes directrices actuelles et les adapter à l’aide de résultats fondés sur les données pour informer les médecins sur les patients atteints de COVID-19. Les résultats d’analyses qui utilisent des variatio... (French) / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Euregio, avec une forte densité de population, un passage transfrontalier intense et seulement 5 à 10 % des habitants infectés au cours de cette première vague pandémique, est probablement frappé à nouveau durement lors d’une deuxième vague de COVID-19. Si c’est le cas, nous visons à fournir tous les soins disponibles, y compris l’admission à l’unité de soins intensifs (UIC), aux patients qui bénéficieront et refuseront des soins pour ceux qui ne le font pas, tout en mettant l’accent sur les soins de soutien pour eux et leur famille. Nous devons maintenant tirer des leçons pour mieux orienter les décisions concernant les soins futurs. La perspective transfrontalière de l’apprentissage des leçons est susceptible d’en démêler d’autres. Comme les habitants d’Euregio sont semblables, les différences de résultats sont également motivées par des facteurs systémiques. Au sein d’Euregio, les systèmes de santé, les infrastructures hospitalières, les critères d’admission et les choix de traitement varient considérablement. En particulier, la disponibilité de lits de soins intensifs aux Pays-Bas est de 6,4 contre 29,2 et 15,9 pour 100 000 habitants en Allemagne et en Belgique, les ressources en soins intensifs de Scarce devraient être utilisées de manière optimale pendant une pandémie, en accord avec des soins réguliers, ce qui affecte inévitablement les décisions des médecins. Nous avons appris une grande hétérogénéité dans le cours de la maladie au cours de l’infection par la COVID-19. Cette hétérogénéité est amplifiée puisqu’il n’existe pas de traitement spécifique pour la COVID-19 (des thérapies expérimentales hors marque telles que l’hydroxychloroquine, les antiviraux, les stéroïdes, les inhibiteurs des récepteurs interleukine ont été utilisées de manière variable entre les centres et les pays). En mettant l’accent sur les différences transfrontalières, une évaluation solide de l’hétérogénéité qui décrit la démographie de base, évalue l’évolution des maladies au fil du temps, aborde les différences entre les sexes, étudie les relations avec les résultats et évalue les différences de traitement, montrera des résultats uniques des effets de différents choix/réglages (y compris les systèmes de soins de santé). Il n’existe pas de cohorte de COVID-19 collectée à l’échelle transfrontalière, mais elle est nécessaire de toute urgence. Une grande cohorte Euregio COVID-19 bien caractérisée qui intègre la variation «naturelle» entre les pays peut révéler les meilleures pratiques dans toute notre région au profit des futurs patients de la COVID-19, au moins, dans notre région et dans nos pays. Inversement, tout en prenant en compte différents paramètres (y compris les systèmes de soins de santé), les données d’Euregio peuvent être utilisées pour prédire les résultats. Les scores de prédiction établis pour les populations de soins intensifs généraux semblent inappropriés pour la population de COVID-19, qui diffèrent cliniquement. Heureusement, de nombreux scores de prédiction de COVID-19 deviennent disponibles. Les données d’Euregio présentent des avantages majeurs pour étudier leur validité externe transfrontalière et, en particulier, pourraient déterminer si certains scores obtiennent de meilleurs résultats dans un hôpital ou un pays par rapport à l’autre. Le développement de nouveaux modèles ou l’adaptation de modèles existants pour Euregio en particulier aidera à mieux informer les médecins. Objectifs: (1) étudier les différences d’hétérogénéité dans les populations de patients en soins intensifs, (2) améliorer les lignes directrices de décision clinique et (3) construire une infrastructure informatique pour un échange et une analyse de données sûrs et efficaces. OBJ 1. Nous avons l’intention de relier les efforts isolés à un seul réseau de cohortes Euregio et de mettre au point de nouveaux concepts de caractérisation des patients, d’apprentissage automatique et d’évaluation des résultats (tableau 1). Les partenaires du réseau auront accès au modèle de données commun, et des algorithmes seront mis à la disposition de l’ensemble du réseau de cohortes, ce qui stimulera les efforts de recherche collaborative à l’aide d’une plate-forme de données commune. Pour commencer, les données eurégionalement préspécifiées et collectées de manière prospective sur la COVID-19 identifieront les différences entre les pays. Premièrement, la description des données combinée à une modélisation statistique avancée avec des données sur les résultats permettra de démêler l’hétérogénéité et de révéler des résultats sur les meilleures pratiques dans toute notre région. Ensuite, nous validerons les modèles de prédiction existants, les adapterons à Euregio et développerons de nouveaux modèles de prédiction avec des résultats. OBJ 2. Revoir les lignes directrices actuelles et les adapter à l’aide de résultats fondés sur les données pour informer les médecins sur les patients atteints de COVID-19. Les résultats d’analyses qui utilisent des variatio... (French) / qualifier | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
Latest revision as of 17:16, 22 March 2024
Project Q4296995 in Germany, Belgium, Netherlands
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Cross-border clinical-practice-variation-based development of COvid-19 DAta-driven consensus treatment guidelines and the creation of an Euregio COVID-19 data Platform to anticipate a new wave. |
Project Q4296995 in Germany, Belgium, Netherlands |
Statements
0 references
806,156.27 Euro
0 references
895,729.19 Euro
0 references
90.0 percent
0 references
1 July 2020
0 references
30 June 2021
0 references
Ziekenhuis Oost-Limburg
0 references
50°55'33.46"N, 5°20'31.56"E
0 references
50°38'46.10"N, 5°32'7.37"E
0 references
50°57'27.86"N, 5°31'2.03"E
0 references
50°46'36.66"N, 6°2'36.20"E
0 references
50°50'3.30"N, 5°42'48.96"E
0 references
Euregio, with a high population density, intense cross-border passage and only an estimated 5-10% of inhabitants that ran through infection during this first pandemic wave, is likely struck hard again in a second COVID-19 wave. If so, we aim to provide all available care, including admission to Intensive Care Unit (ICU), to those patients that will benefit and withhold care for those who do not, while focussing on supportive care for both them and their family. We have to learn lessons now to guide decisions on future care far better. The cross-border perspective in learning lessons is likely to unravel additional ones. As inhabitants of Euregio are alike, differences in outcomes are also driven by system factors. Within Euregio, healthcare systems, hospital infrastructure, admission criteria and treatment choices vary considerably. Notably, availability of ICU beds in the Netherlands is 6.4, compared to 29.2 and 15.9 per 100.000 inhabitants for Germany and Belgium, resp. Scarce ICU resources should be optimally used during a pandemic, in agreement with regular care, which inevitably affects physician decisions. We learned a great heterogeneity in disease course of COVID-19 infection. This heterogeneity is amplified since no specific treatment for COVID-19 exists (experimental off-label therapies e.g. hydroxychloroquine, antiviral drugs, steroids, interleukin receptor blockers were used variably between centres and countries). With a major focus on cross-border differences, a solid evaluation on heterogeneity that describes baseline demographics, evaluates disease courses over time, addresses sex differences, investigates relationships with outcome and evaluates treatment differences will show unique results of effects of different choices/settings (including health care systems). A cross-border prospectively collected ICU COVID-19 cohort does not exist, but is urgently needed. A large well-characterised Euregio COVID-19 cohort that incorporates the "natural" variation between countries can reveal best practice throughout our region to benefit future COVID-19 patients, at least, throughout our region and countries. Conversely, while taking different settings (including health care systems) into account, Euregio data can be used to predict outcome. Established prediction scores for general ICU populations appear inappropriate for COVID-19 population, which differ clinically. Fortunately, many COVID-19 prediction scores become available. Euregio data has major advantages to investigate their external validity cross-border, and, particularly, could establish whether certain scores perform better in one hospital or country over the other. Development of new, or adaptation of existing models for Euregio specifically will help to inform physicians better. Aims: (1) study heterogeneity differences in ICU patient populations, (2) improve clinical decisions guidelines, and (3) build IT-infrastructure for secure and efficient data-exchange and analysis. Obj 1. We intend to connect isolated efforts into a single Euregio cohort network and pioneer new concepts of patient characterisation, machine learning and outcome evaluation (Table 1). Network partners will be granted access to the common data model, and algorithms will be made available to the entire cohort network, boosting collaborative research efforts using a common data platform. To start, the euregionally prespecified, and prospectively collected data on COVID-19 will identify differences between countries. First, description of data combined with advanced statistical modelling with outcome data will unravel heterogeneity and reveal results on best practices throughout our region. Next, we will validate existing prediction models, adapting them for Euregio and develop new prediction models with outcome. Obj 2. Review current guidelines and adapt these using data-driven results to inform physicians on COVID-19 patients. Results from analyses that use "natural" variation throughout Euregio and reveal best practice will form a basis for guideline refinement. This will guide physicians to admit patients to an ICU or not and to continue life-sustaining treatment or forgo life-sustaining support if considered futile in a more uniform way throughout the region. Obj 3. The overarching ambition is to build a growing data platform that will host the dataset, making shared access possible, that respects best technical and regulatory practices, to benefit target groups (Table 2). In addition to enabling research, this infrastructure will create a dashboard sharing near-real-time ICU data on patient admissions and Euregio bed availability. By detecting effects on ICU capacity and clinical course earlier, hospitals will have more time to collaborate, reorganise and prepare for the upcoming wave. (English)
0.910970874784454
0 references
Is dócha go mbuailfear Euregio, a bhfuil dlús ard daonra, pasáiste trasteorann dian agus thart ar 5-10 % de na háitritheoirí a bhí ag fulaingt de bharr ionfhabhtú le linn na chéad ráige paindéime seo, go crua arís sa dara tonn COVID-19. Má tá, tá sé mar aidhm againn gach cúram atá ar fáil a chur ar fáil, lena n-áirítear ligean isteach chuig an Aonad Dianchúraim (ICU), do na hothair sin a bhainfidh tairbhe agus cúram siar dóibh siúd nach bhfuil, agus iad ag díriú ar chúram tacúil dóibh féin agus dá dteaghlach araon. Ní mór dúinn ceachtanna a fhoghlaim anois chun cinntí maidir le cúram sa todhchaí a threorú i bhfad níos fearr. Is dócha go n-eascróidh an pheirspictíocht trasteorann i gceachtanna foghlama cinn bhreise. Ós rud é go bhfuil áitritheoirí Euregio araon, tá difríochtaí sna torthaí á dtiomáint freisin ag fachtóirí córais. Laistigh de Euregio, tá éagsúlacht mhór idir córais cúraim sláinte, bonneagar ospidéil, critéir iontrála agus roghanna cóireála. Go háirithe, tá fáil ar leapacha ICU san Ísiltír 6.4, i gcomparáid le 29.2 agus 15.9 in aghaidh an 100.000 áitritheoir sa Ghearmáin agus sa Bheilg, ba cheart acmhainní ICU scarce a úsáid go barrmhaith le linn paindéime, i gcomhaontú le cúram rialta, a mbíonn tionchar dosheachanta aige ar chinntí liachta. D’fhoghlaim muid ilchineálacht mhór le linn ionfhabhtú COVID-19. Tá an ilchineálacht seo méadaithe ós rud é nach ann d’aon chóireáil shonrach le haghaidh COVID-19 (úsáid i gcónaí idir ionaid agus tíortha teiripí seach-lipéadacha e.g. hiodrocsaclóraquine, drugaí frithvíreasacha, stéaróidigh, blocálaithe gabhdóra interleukin). Agus béim mhór á leagan ar dhifríochtaí trasteorann, léireoidh meastóireacht láidir ar ilchineálacht a dhéanann cur síos ar dhéimeagrafaic bhunlíne, a dhéanann measúnú ar chúrsaí galair le himeacht ama, a thugann aghaidh ar dhifríochtaí gnéis, a imscrúdaíonn caidreamh le toradh agus a dhéanann meastóireacht ar dhifríochtaí cóireála, léireofar torthaí uathúla na n-éifeachtaí a bhíonn ag roghanna/socruithe éagsúla (lena n-áirítear córais cúraim sláinte). Ní ann do chohórt COVID-19 ICU a bailíodh ar bhonn trasteorann, ach tá géarghá leis. Is féidir le cohórt mór Euregio COVID-19 a bhfuil an éagsúlacht “nádúrtha” idir tíortha mar chuid de, an dea-chleachtas a léiriú ar fud ár réigiúin chun leas a bhaint as othair COVID-19 a bheidh ann amach anseo, ar a laghad, ar fud ár réigiúin agus ár dtíortha. Os a choinne sin, agus suíomhanna éagsúla (lena n-áirítear córais cúraim sláinte) á gcur san áireamh, is féidir sonraí Euregio a úsáid chun toradh a thuar. Is cosúil go bhfuil scóir réamh-mheasta do dhaonraí ginearálta ICU míchuí do dhaonra COVID-19, rud a bhfuil difríocht chliniciúil eatarthu. Ar an dea-uair, tá go leor scóir tuartha COVID-19 ar fáil. Tá buntáistí móra ag baint le sonraí Euregio chun imscrúdú a dhéanamh ar a mbailíocht sheachtrach trasteorann, agus, go háirithe, d’fhéadfadh siad a fháil amach an éiríonn níos fearr le scóir áirithe in ospidéal amháin nó i dtír amháin thar an gceann eile. Cabhróidh forbairt nua, nó oiriúnú samhlacha atá ann cheana féin do Euregio go sonrach le lianna a chur ar an eolas níos fearr. Aidhmeanna: (1) staidéar a dhéanamh ar dhifríochtaí ilchineálachta i ndaonraí othar in ICU, (2) feabhas a chur ar threoirlínte maidir le cinntí cliniciúla, agus (3) bonneagar TF a thógáil le haghaidh malartú agus anailís sonraí atá slán agus éifeachtúil. An chéad Tweet eile ón. Tá sé i gceist againn iarrachtaí iargúlta a nascadh le líonra cohórt amháin Euregio agus coincheapa nua ceannródaíocha maidir le tréithriú othar, meaisínfhoghlaim agus meastóireacht ar thorthaí (Tábla 1). Tabharfar rochtain do chomhpháirtithe líonra ar an tsamhail choiteann sonraí, agus cuirfear algartaim ar fáil don líonra cohórt ina iomláine, rud a chuirfidh borradh faoi iarrachtaí taighde comhoibríocha trí ardán coiteann sonraí a úsáid. Ar dtús, déanfar difríochtaí idir tíortha a shainaithint sna sonraí a réamhshonrófar go eu-réigiúnach, agus a bhaileofar go hionchasach maidir le COVID-19. Ar an gcéad dul síos, déanfaidh cur síos ar shonraí mar aon le hardshamhaltú staidrimh agus sonraí toraidh ilchineálacht agus léireofar torthaí ar dhea-chleachtais ar fud ár réigiúin. Ina dhiaidh sin, déanfaimid samhlacha tuartha atá ann cheana féin a bhailíochtú, iad a oiriúnú do Euregio agus samhlacha tuartha nua a fhorbairt le toradh. 2 Jur: Réamhaithrisím (fíorais). Athbhreithniú a dhéanamh ar na treoirlínte reatha agus iad a oiriúnú trí úsáid a bhaint as torthaí sonraíbhunaithe chun dochtúirí a chur ar an eolas faoi othair COVID-19. Beidh torthaí ó anailísí a bhaineann úsáid as éagsúlacht “nádúrtha” ar fud Euregio agus nochtann dea-chleachtas mar bhonn do mhionchoigeartú treoirlíne. Tabharfaidh sé seo treoir do lianna othair a ligean isteach chuig ICU nó gan é a ligean isteach agus leanúint ar aghaidh le cóireáil a chothaíonn beatha nó le tacaíocht bheatha a choinneáil má mheastar é a bheith futile ar bhealach níos aonfhoirmí ar fud an réigiúin. 3. Is é... (Irish)
4 November 2022
0 references
Euregio med en høj befolkningstæthed, intens grænsepassage og kun anslået 5-10 % af indbyggerne, der løb gennem infektion under denne første pandemibølge, vil sandsynligvis blive hårdt ramt igen i en anden covid-19-bølge. I så fald tilstræber vi at yde al tilgængelig pleje, herunder adgang til Intensive Care Unit (ICU), til de patienter, der vil gavne og tilbageholde pleje for dem, der ikke gør det, samtidig med at vi fokuserer på støttende pleje til både dem og deres familie. Vi er nødt til at lære nu at vejlede beslutninger om fremtidig pleje langt bedre. Det grænseoverskridende perspektiv i læringserfaringerne vil sandsynligvis optrævle yderligere. Da indbyggerne i Euregio er ens, er forskelle i resultater også drevet af systemfaktorer. Inden for Euregio varierer sundhedssystemer, hospitalsinfrastruktur, adgangskriterier og behandlingsvalg betydeligt. Navnlig er tilgængeligheden af ICU-senge i Nederlandene 6,4 sammenlignet med 29,2 og 15,9 pr. 100 000 indbyggere i Tyskland og Belgien. Ressourcer til intensiv intensivafdeling bør udnyttes optimalt under en pandemi efter aftale med regelmæssig pleje, hvilket uundgåeligt påvirker lægebeslutningerne. Vi lærte en stor heterogenitet i sygdomsforløbet med covid-19-infektion. Denne heterogenitet forstærkes, da der ikke findes nogen specifik behandling for covid-19 (eksperimentelle off-label-behandlinger, f.eks. hydroxychloroquin, antivirale lægemidler, steroider, interleukinreceptorblokkere blev anvendt variabelt mellem centre og lande). Med et stort fokus på grænseoverskridende forskelle, en solid evaluering af heterogenitet, der beskriver baseline demografi, evaluerer sygdomskurser over tid, adresserer kønsforskelle, undersøger relationer med resultater og evaluerer behandlingsforskelle vil vise unikke resultater af virkningerne af forskellige valg/indstillinger (herunder sundhedssystemer). Der findes ikke en grænseoverskridende fremtidigt indsamlet covid-19-kohorte for ICU, men der er et presserende behov. En stor velkarakteriseret Euregio COVID-19-kohorte, der omfatter den "naturlige" variation mellem landene, kan afsløre bedste praksis i hele vores region til gavn for fremtidige covid-19-patienter, i det mindste i hele vores region og lande. Omvendt kan Euregio-data anvendes til at forudsige udfaldet, samtidig med at der tages hensyn til forskellige indstillinger (herunder sundhedssystemer). Fastlagte forudsigelsesscore for generelle ICU-populationer forekommer uhensigtsmæssige for covid-19-populationen, som er klinisk forskellige. Heldigvis bliver mange covid-19-prognoser tilgængelige. Euregio-data har store fordele ved at undersøge deres eksterne gyldighed på tværs af grænserne og kunne navnlig fastslå, om visse scorer klarer sig bedre på et hospital eller et land i forhold til det andet. Udvikling af nye eller tilpasning af eksisterende modeller for Euregio specifikt vil bidrage til at informere læger bedre. Formål: (1) Undersøg heterogenitetsforskelle i patientpopulationer på intensivafdelinger, (2) forbedring af kliniske beslutningsretningslinjer og 3) opbygning af it-infrastruktur for sikker og effektiv dataudveksling og -analyse. OBJ 1. Vi har til hensigt at forbinde isolerede bestræbelser til et enkelt Euregio-kohortenetværk og banebrydende nye koncepter inden for patientkarakterisering, maskinindlæring og resultatevaluering (tabel 1). Netværkspartnere vil få adgang til den fælles datamodel, og algoritmer vil blive stillet til rådighed for hele kohortenetværket, hvilket vil fremme den kollaborative forskningsindsats ved hjælp af en fælles dataplatform. Til at begynde med vil de euregionalt specificerede og fremadrettede data om covid-19 identificere forskelle mellem landene. For det første vil beskrivelse af data kombineret med avanceret statistisk modellering med resultatdata optrævle heterogenitet og afsløre resultater på bedste praksis i hele vores region. Dernæst vil vi validere eksisterende forudsigelsesmodeller, tilpasse dem til Euregio og udvikle nye forudsigelsesmodeller med resultat. OBJ 2. Gennemgå de nuværende retningslinjer og tilpasse disse ved hjælp af datadrevne resultater for at informere læger om covid-19-patienter. Resultater fra analyser, der bruger "naturlig" variation i hele Euregio og afslører bedste praksis, vil danne grundlag for retningsgivende raffinering. Dette vil guide læger til at indrømme patienter til en ICU eller ej og til at fortsætte livsholdende behandling eller give afkald på livsholdende støtte, hvis de betragtes som forgæves på en mere ensartet måde i hele regionen. OBJ 3. Den overordnede ambition er at opbygge en voksende dataplatform, der vil være vært for datasættet, der muliggør delt adgang, der respekterer bedste tekniske og lovgivningsmæssige praksis, til gavn for målgrupperne (tabel 2). Ud over at muliggøre forskning vil denne infrastruktur skabe et dashboard, der udveksler næsten realtidsdata om patientindlæggelser og Euregio sengetilgængelighed. Ved at opdage effekter på ICU kapacitet og kliniske ku... (Danish)
4 November 2022
0 references
Euregio, jolla on suuri väestötiheys, voimakas rajat ylittävä kulku ja vain noin 5–10 prosenttia väestöstä, jotka kärsivät infektiosta tämän ensimmäisen pandemia-aallon aikana, törmää todennäköisesti uudelleen toiseen covid-19-aaltoon. Jos näin on, pyrimme tarjoamaan kaiken saatavilla olevan hoidon, mukaan lukien pääsy Intensive Care -yksikköön (ICU), niille potilaille, jotka hyötyvät ja pidättävät hoitoa niille, jotka eivät sitä tee, samalla kun keskitymme sekä heille että heidän perheelleen annettavaan tukihoitoon. Meidän on nyt otettava oppia, jotta voimme ohjata päätöksiä tulevasta hoidosta paljon paremmin. Rajat ylittävä näkökulma oppituntien opetuksessa todennäköisesti purkautuu. Koska Euregion asukkaat ovat samanlaisia, tulosten eroja ohjaavat myös järjestelmätekijät. Euregiossa terveydenhuoltojärjestelmät, sairaalainfrastruktuuri, vastaanottokriteerit ja hoitovaihtoehdot vaihtelevat huomattavasti. Erityisesti ICU-vuoteiden saatavuus Alankomaissa on 6,4, kun Saksassa ja Belgiassa niitä on 29,2 ja 15,9 100 000 asukasta kohti, ja niukat ICU:n resurssit olisi käytettävä optimaalisesti pandemian aikana säännöllisen hoidon mukaisesti, mikä väistämättä vaikuttaa lääkärin päätöksiin. Opimme suuren heterogeenisuuden covid-19-tartunnan aikana. Tämä heterogeenisuus vahvistuu, koska covid-19-taudin hoitoon ei ole olemassa erityistä hoitoa (kokeellisia off-label -hoitoja, kuten hydroksiklorokiinia, viruslääkkeitä, steroideja, interleukiinireseptorin salpaajia käytettiin vaihtelevasti keskusten ja maiden välillä). Rajat ylittäviin eroihin keskittyen vankka arvio heterogeenisyydestä, joka kuvaa lähtötason väestörakennetta, arvioi tautikursseja ajan mittaan, käsittelee sukupuolieroja, tutkii suhteita lopputulokseen ja arvioi hoitoeroja, näyttää ainutlaatuisia tuloksia eri valinnoista/asetuksista (mukaan lukien terveydenhuoltojärjestelmät). Rajatylittävää, ennakoivasti kerättyä koronaviruskohorttia ei ole, mutta sitä tarvitaan kiireellisesti. Laaja hyvin tunnettu Euregio covid-19-kohortti, joka sisältää ”luonnollisen” vaihtelun maiden välillä, voi paljastaa parhaita käytäntöjä koko alueellamme tulevien covid-19-potilaiden hyödyksi ainakin koko alueellamme ja maissamme. Euregio-tietoja voidaan käyttää tulosten ennustamiseen, kun otetaan huomioon erilaiset asetukset (mukaan lukien terveydenhuoltojärjestelmät). Yleiset ICU-populaatiot vaikuttavat epäasianmukaisilta covid-19-populaatioille, jotka eroavat kliinisesti toisistaan. Onneksi monet covid-19-ennusteet ovat saatavilla. Euregio-tiedoilla on merkittäviä etuja tutkittaessa niiden ulkoista pätevyyttä rajojen yli, ja erityisesti voitaisiin selvittää, toimivatko tietyt pisteet paremmin yhdessä sairaalassa tai maassa toiseen verrattuna. Uusien tai nykyisten Euregio-mallien mukauttaminen erityisesti auttaa tiedottamaan lääkäreille paremmin. Tavoitteet: (1) tutkia heterogeenisyys eroja ICU potilaspopulaatioissa, (2) parantaa kliinisten päätösten ohjeita, ja 3) rakentaa IT-infrastruktuuri turvallista ja tehokasta tiedonvaihtoa ja analysointia. OBJ 1. Aiomme yhdistää erilliset ponnistelut yhteen Euregio-kohorttiverkostoon ja uudistaa potilaiden karakterisointia, koneoppimista ja tulosten arviointia koskevia uusia käsitteitä (taulukko 1). Verkkokumppaneille myönnetään pääsy yhteiseen tietomalliin ja algoritmeja annetaan koko kohorttiverkon käyttöön, mikä tehostaa tutkimusyhteistyötä yhteisen data-alustan avulla. EU-alueellisesti ennalta määritellyt ja ennakoivasti kerätyt tiedot covid-19-pandemiasta tunnistavat aluksi maiden väliset erot. Ensinnäkin tietojen kuvaus yhdistettynä edistyneeseen tilastolliseen mallintamiseen ja tulostietoihin purkaa heterogeenisyyttä ja paljastaa parhaita käytäntöjä koskevia tuloksia koko alueellamme. Seuraavaksi validoimme olemassa olevat ennustemallit, mukautamme niitä Euregioon ja kehitämme uusia ennustemalleja, joiden lopputulos on. OBJ 2. Tarkistaa nykyiset ohjeet ja mukauttaa niitä käyttäen datavetoisia tuloksia, jotta lääkärit saavat tietoa covid-19-potilaista. Analyysien tulokset, joissa käytetään ”luonnollista” vaihtelua koko Euregiossa ja paljastavat parhaita käytäntöjä, muodostavat perustan ohjeelliselle tarkennukselle. Tämä opastaa lääkäreitä ottamaan potilaita ICU: iin tai ei ja jatkamaan elämää ylläpitävää hoitoa tai luopumaan elämää ylläpitävästä tuesta, jos sitä pidetään tarpeettomana koko alueella. OBJ 3. Yleisenä tavoitteena on rakentaa kasvava data-alusta, joka isännöi datajoukkoa ja mahdollistaa yhteiskäytön, jossa kunnioitetaan parhaita teknisiä ja sääntelykäytäntöjä ja josta on hyötyä kohderyhmille (taulukko 2). Tutkimuksen mahdollistamisen lisäksi tämä infrastruktuuri luo koontinäytön, jossa jaetaan lähes reaaliaikaista ICU-tietoa potilaiden pääsystä ja Euregio-vuoteiden saatavuudesta. Havaitsemalla vaikutukset ICU: n kapasiteettiin ja kliiniseen kurssiin aikaisemmin, sairaaloilla on enemmän aikaa tehdä yhteistyötä, järjestää uudelleen ja valmistautua tulevaan aaltoon. (Finnish)
4 November 2022
0 references
Euregio, met een hoge bevolkingsdichtheid, intense grensoverschrijdende doorgang en slechts naar schatting 5-10 % van de inwoners die tijdens deze eerste pandemiegolf door een infectie liepen, wordt waarschijnlijk opnieuw hard getroffen in een tweede COVID-19-golf. Als dat zo is, streven we ernaar alle beschikbare zorg te bieden, inclusief toelating tot Intensive Care Unit (ICU), aan patiënten die baat hebben bij en achterhouden zorg voor degenen die dat niet doen, terwijl we ons richten op ondersteunende zorg voor zowel hen als hun familie. We moeten nu lessen leren om beslissingen over toekomstige zorg veel beter te sturen. Het grensoverschrijdende perspectief van leerlessen zal naar alle waarschijnlijkheid extra ontrafelen. Aangezien inwoners van Euregio gelijk zijn, worden verschillen in uitkomsten ook gedreven door systeemfactoren. Binnen Euregio variëren zorgsystemen, ziekenhuisinfrastructuur, toelatingscriteria en behandelingskeuzes aanzienlijk. Met name de beschikbaarheid van ICU-bedden in Nederland is 6,4, vergeleken met 29,2 en 15,9 per 100.000 inwoners voor Duitsland en België, resp. Scarce ICU-middelen moeten optimaal worden gebruikt tijdens een pandemie, in overeenstemming met regelmatige zorg, wat onvermijdelijk gevolgen heeft voor de beslissingen van artsen. We leerden een grote heterogeniteit in ziekteloop van COVID-19-infectie. Deze heterogeniteit wordt versterkt omdat er geen specifieke behandeling voor COVID-19 bestaat (experimentele off-label therapieën zoals hydroxychloroquine, antivirale geneesmiddelen, steroïden, interleukinereceptorblokkers werden variabel gebruikt tussen centra en landen). Met een grote focus op grensoverschrijdende verschillen, zal een solide evaluatie van heterogeniteit die basisdemografie beschrijft, ziektecursussen in de loop van de tijd evalueert, geslachtsverschillen aanpakt, relaties met uitkomsten onderzoekt en behandelingsverschillen evalueert unieke resultaten laten zien van effecten van verschillende keuzes/instellingen (inclusief gezondheidszorgstelsels). Een grensoverschrijdend prospectief ingezamelde COVID-19-cohort op ICU bestaat niet, maar is dringend nodig. Een groot goed gekarakteriseerd cohort van de Euregio COVID-19 dat de „natuurlijke” variatie tussen landen omvat, kan beste praktijken in onze regio onthullen die ten goede komen aan toekomstige COVID-19-patiënten, althans in onze regio en landen. Omgekeerd kunnen Euregio-gegevens worden gebruikt om resultaten te voorspellen, terwijl rekening wordt gehouden met verschillende instellingen (inclusief gezondheidszorgsystemen). Vastgestelde voorspellingsscores voor algemene ICU-populaties lijken ongeschikt voor COVID-19-populaties, die klinisch verschillen. Gelukkig zijn er veel COVID-19 voorspellingsscores beschikbaar. Euregio-gegevens hebben grote voordelen om hun externe geldigheid grensoverschrijdend te onderzoeken, en kunnen met name vaststellen of bepaalde scores beter presteren in het ene ziekenhuis of het andere land. Ontwikkeling van nieuwe, of aanpassing van bestaande modellen voor Euregio specifiek zal helpen om artsen beter te informeren. Doel: (1) onderzoek heterogeniteitsverschillen in ICU patiëntenpopulaties, (2) verbeteren van klinische beslissingen richtlijnen, en (3) bouwen IT-infrastructuur voor veilige en efficiënte gegevensuitwisseling en analyse. OBJ 1. We zijn van plan om geïsoleerde inspanningen te koppelen aan één Euregio-cohortnetwerk en baanbrekende nieuwe concepten van patiëntkarakterisering, machine learning en resultaatevaluatie (tabel 1). Netwerkpartners krijgen toegang tot het gemeenschappelijke datamodel en algoritmen zullen beschikbaar worden gesteld voor het gehele cohortnetwerk, waardoor gezamenlijke onderzoeksinspanningen worden gestimuleerd met behulp van een gemeenschappelijk dataplatform. Om te beginnen zullen de euregionaal vooraf gespecificeerde en prospectief verzamelde gegevens over COVID-19 verschillen tussen landen identificeren. Ten eerste zal de beschrijving van gegevens in combinatie met geavanceerde statistische modellering met uitkomstgegevens heterogeniteit ontrafelen en resultaten onthullen over best practices in onze regio. Vervolgens valideren we bestaande voorspellingsmodellen, passen we ze aan voor Euregio en ontwikkelen we nieuwe voorspellingsmodellen met uitkomst. OBJ 2. Bekijk de huidige richtlijnen en pas deze aan met behulp van datagestuurde resultaten om artsen te informeren over COVID-19-patiënten. Resultaten van analyses die „natuurlijke” variatie in Euregio gebruiken en beste praktijken onthullen, zullen een basis vormen voor de verfijning van richtlijnen. Dit zal artsen begeleiden om patiënten toe te laten tot een ICU of niet en om levenslange behandeling voort te zetten of levensondersteunende ondersteuning te weigeren als ze op een meer uniforme manier in de hele regio als nutteloos worden beschouwd. OBJ 3. De overkoepelende ambitie is om een groeiend dataplatform te bouwen dat de dataset host, waardoor gedeelde toegang mogelijk ... (Dutch)
4 November 2022
0 references
Euregio, z dużą gęstością zaludnienia, intensywnym przejściem transgranicznym i tylko około 5-10 % mieszkańców, którzy przeszli infekcję podczas tej pierwszej fali pandemii, prawdopodobnie ponownie mocno uderzy w drugą falę COVID-19. Jeśli tak, dążymy do zapewnienia wszelkiej dostępnej opieki, w tym przyjęcia na oddział intensywnej terapii (ICU), tym pacjentom, którzy skorzystają i wstrzymają opiekę nad tymi, którzy tego nie robią, koncentrując się na opiece wspierającej zarówno dla nich, jak i dla ich rodziny. Musimy teraz wyciągnąć wnioski, aby lepiej kierować decyzjami dotyczącymi przyszłej opieki. Perspektywa transgraniczna w zakresie uczenia się może rozwikłać dodatkowe. Ponieważ mieszkańcy Euregio są równi, różnice w wynikach są również spowodowane czynnikami systemowymi. W ramach Euregio systemy opieki zdrowotnej, infrastruktura szpitalna, kryteria przyjmowania i wybór leczenia znacznie się różnią. W szczególności dostępność łóżek OIOM w Niderlandach wynosi 6,4, w porównaniu z 29,2 i 15,9 na 100 000 mieszkańców w Niemczech i Belgii, co oznacza, że zasoby OIOM powinny być optymalnie wykorzystywane podczas pandemii, w porozumieniu z regularną opieką, co nieuchronnie wpływa na decyzje lekarzy. Nauczyliśmy się wielkiej niejednorodności w przebiegu choroby zakażenia COVID-19. Ta heterogeniczność jest wzmacniana, ponieważ nie ma konkretnego leczenia COVID-19 (eksperymentalne terapie poza etykietą, np. hydroksychlorochina, leki przeciwwirusowe, sterydy, blokery receptorów interleukiny były stosowane zmiennie między ośrodkami i krajami). Koncentrując się głównie na różnicach transgranicznych, solidna ocena heterogeniczności, która opisuje podstawowe dane demograficzne, ocenia kursy chorobowe w czasie, rozwiązuje różnice płci, bada relacje z wynikami i ocenia różnice w leczeniu, pokaże unikalne wyniki efektów różnych wyborów/ustaleń (w tym systemów opieki zdrowotnej). Transgraniczna prospektywna kohorta ICU COVID-19 nie istnieje, ale jest pilnie potrzebna. Duża dobrze scharakteryzowana kohorta Euregio COVID-19, która uwzględnia „naturalne” różnice między krajami, może ujawnić najlepsze praktyki w całym naszym regionie, aby przynieść korzyści przyszłym pacjentom związanym z COVID-19, przynajmniej w całym naszym regionie i krajach. Z drugiej strony, biorąc pod uwagę różne ustawienia (w tym systemy opieki zdrowotnej), dane Euregio mogą być wykorzystywane do przewidywania wyników. Ustalone wyniki przewidywania dla ogólnych populacji ICU wydają się nieodpowiednie dla populacji COVID-19, które różnią się klinicznie. Na szczęście dostępnych jest wiele prognoz związanych z COVID-19. Dane Euregio mają duże zalety w zakresie badania ich ważności zewnętrznej w wymiarze transgranicznym, a w szczególności mogą ustalić, czy niektóre wyniki osiągają lepsze wyniki w jednym szpitalu lub kraju w porównaniu z drugim. Opracowanie nowych lub dostosowanie istniejących modeli dla Euregio w szczególności pomoże lepiej informować lekarzy. Cele: (1) badanie różnic heterogeniczności w populacjach pacjentów ICU, (2) poprawa wytycznych dotyczących decyzji klinicznych oraz (3) budowanie infrastruktury informatycznej w celu bezpiecznej i wydajnej wymiany i analizy danych. OBJ 1. Zamierzamy połączyć pojedyncze wysiłki w jedną sieć kohortową Euregio i wprowadzić nowe koncepcje charakterystyki pacjentów, uczenia maszynowego i oceny wyników (tabela 1). Partnerzy sieci otrzymają dostęp do wspólnego modelu danych, a algorytmy zostaną udostępnione całej sieci kohortowej, co zintensyfikuje wspólne wysiłki badawcze przy użyciu wspólnej platformy danych. Aby rozpocząć, euregionalnie wstępnie określone i prospektywnie zebrane dane na temat COVID-19 określą różnice między państwami. Po pierwsze, opis danych w połączeniu z zaawansowanym modelowaniem statystycznym z danymi wynikowymi rozwinie niejednorodność i ujawni wyniki najlepszych praktyk w całym regionie. Następnie sprawdzimy istniejące modele predykcji, dostosujemy je do Euregio i opracujemy nowe modele prognozowania z wynikiem. OBJ 2. Zapoznaj się z aktualnymi wytycznymi i dostosuj je z wykorzystaniem wyników opartych na danych, aby poinformować lekarzy o pacjentach z COVID-19. Wyniki analiz, które wykorzystują „naturalną” zmienność w całym Euregio i ujawniają najlepsze praktyki, będą stanowić podstawę do udoskonalenia wytycznych. Pomoże to lekarzom w przyjmowaniu pacjentów na OIOM lub nie oraz kontynuowaniu leczenia podtrzymującego życie lub rezygnacji z podtrzymującego życie wsparcia, jeśli zostanie uznane za daremne w bardziej jednolity sposób w całym regionie. OBJ 3. Nadrzędną ambicją jest zbudowanie rosnącej platformy danych, która będzie hostowała zbiór danych, umożliwiając wspólny dostęp, z poszanowaniem najlepszych praktyk technicznych i regulacyjnych, z korzyścią dla grup docelowych (tabela 2). Oprócz umożliwienia badań, infrastruktura ta stworzy pulpit nawigacyjny udostępniający dane OIOM w czasie zbliżonym do rzeczywistego na temat przyjmowania pacjentów i dostępności łóżek Euregio... (Polish)
4 November 2022
0 references
Euregio z visoko gostoto prebivalstva, intenzivnim čezmejnim prehodom in po ocenah le 5–10 % prebivalcev, ki so v tem prvem pandemskem valu preboleli okužbo, je v drugem valu COVID-19 verjetno spet močno udaril. Če je tako, si prizadevamo zagotoviti vso razpoložljivo oskrbo, vključno s sprejemom v enoto za intenzivno nego (ICU), tistim pacientom, ki bodo koristili in zadržali oskrbo za tiste, ki tega ne storijo, hkrati pa se bomo osredotočili na podporno oskrbo tako za njih kot za njihovo družino. Zdaj se moramo naučiti lekcij, da bomo veliko bolje usmerjali odločitve o prihodnji oskrbi. Čezmejna perspektiva pri učenju bo verjetno razkrila dodatne. Ker so si prebivalci Euregia podobni, razlike v rezultatih povzročajo tudi sistemski dejavniki. Znotraj sistema Euregio se sistemi zdravstvenega varstva, bolnišnična infrastruktura, merila za sprejem in možnosti zdravljenja zelo razlikujejo. Zlasti je razpoložljivost postelj za ICU na Nizozemskem 6,4 v primerjavi z 29,2 in 15,9 na 100 000 prebivalcev v Nemčiji in Belgiji, kar pomeni, da je treba med pandemijo optimalno uporabiti omejena sredstva ICU v dogovoru z redno oskrbo, kar neizogibno vpliva na odločitve zdravnikov. Naučili smo se velike heterogenosti pri poteku bolezni zaradi okužbe s COVID-19. Ta heterogenost se še povečuje, ker ni posebnega zdravljenja za COVID-19 (eksperimentalne nenamenske terapije, npr. hidroksiklorokin, protivirusna zdravila, steroidi, zaviralci interlevkinih receptorjev, so se različno uporabljale med centri in državami). Z velikim poudarkom na čezmejnih razlikah bo trdna ocena heterogenosti, ki opisuje izhodiščne demografske podatke, ocenjuje poteke bolezni v daljšem časovnem obdobju, obravnava razlike med spoloma, raziskuje odnose z rezultati in ocenjuje razlike v zdravljenju, kaže edinstvene rezultate učinkov različnih izbir/nastavitev (vključno s sistemi zdravstvenega varstva). Čezmejno zbrana kohorta ICU zaradi COVID-19 ne obstaja, vendar je nujno potrebna. Obsežna dobro opredeljena kohorta Euregio COVID-19, ki vključuje „naravne“ razlike med državami, lahko razkrije najboljše prakse v celotni regiji, da bi koristila prihodnjim pacientom s COVID-19, vsaj po vsej naši regiji in državah. Nasprotno pa se lahko ob upoštevanju različnih okolij (vključno s sistemi zdravstvenega varstva) podatki Euregio uporabijo za napovedovanje izida. Ugotovljene ocene napovedi za splošne populacije ICU se zdijo neprimerne za populacijo COVID-19, ki se klinično razlikujejo. Na srečo je na voljo veliko napovedanih rezultatov v zvezi s COVID-19. Podatki Euregio imajo velike prednosti pri preiskovanju njihove zunanje veljavnosti čez mejo, zlasti pa bi lahko ugotovili, ali so nekatere ocene uspešnejše v eni bolnišnici ali državi kot drugi. Razvoj novih ali prilagoditev obstoječih modelov za zdravilo Euregio bo pomagal bolje obveščati zdravnike. Cilji: (1) razlike v heterogenosti v populaciji bolnikov z ICU, (2) izboljšanje smernic za klinične odločitve in (3) vzpostavitev informacijske infrastrukture za varno in učinkovito izmenjavo podatkov in analizo. OBJ 1. Posamezne napore nameravamo povezati v enotno kohortno mrežo Euregio in uvesti nove koncepte karakterizacije pacientov, strojnega učenja in vrednotenja rezultatov (tabela 1). Omrežnim partnerjem bo omogočen dostop do skupnega podatkovnega modela, algoritmi pa bodo na voljo celotni kohortni mreži, kar bo spodbudilo skupna raziskovalna prizadevanja z uporabo skupne podatkovne platforme. Za začetek bodo na podlagi predhodno določenih in potencialno zbranih podatkov o covidu-19 opredeljene razlike med državami. Prvič, opis podatkov v kombinaciji z naprednim statističnim modeliranjem s podatki o rezultatih bo razkril heterogenost in razkril rezultate najboljših praks po vsej naši regiji. Nato bomo potrdili obstoječe modele napovedovanja, jih prilagodili Euregio in razvili nove napovedne modele z rezultati. OBJ 2. Pregledati sedanje smernice in jih prilagoditi z uporabo rezultatov, ki temeljijo na podatkih, da bi zdravnike obvestili o bolnikih s COVID-19. Rezultati analiz, ki uporabljajo „naravne“ variacije v celotnem sistemu Euregio in razkrivajo najboljše prakse, bodo podlaga za izboljšanje smernic. To bo zdravnike vodilo, da sprejmejo bolnike na ICU ali ne in nadaljujejo z zdravljenjem, ki ohranja življenje, ali opustijo podporo za ohranjanje življenja, če menijo, da je na bolj enoten način po vsej regiji jalovo. OBJ 3. Splošni cilj je vzpostaviti naraščajočo podatkovno platformo, ki bo gostila nabor podatkov, kar bo omogočilo deljeni dostop, ki bo spoštovalo najboljše tehnične in regulativne prakse, kar bo koristilo ciljnim skupinam (preglednica 2). Poleg omogočanja raziskav bo ta infrastruktura ustvarila nadzorno ploščo, ki bo v skoraj realnem času delila podatke ICU o sprejemu pacientov in razpoložljivosti postelje Euregio. Z zaznavanjem učinkov na zmogljivost ICU in klinični potek prej, bodo bolnišnice imele več časa za sodelovanje, reorganizacijo in pripravo na prihajajoči val. (Slovenian)
4 November 2022
0 references
Euregio mit einer hohen Bevölkerungsdichte, intensiver grenzüberschreitender Durchfahrt und nur schätzungsweise 5-10 % der Einwohner, die während dieser ersten Pandemiewelle infiziert wurden, wird in einer zweiten COVID-19-Welle wahrscheinlich wieder schwer getroffen. Wenn ja, sind wir bestrebt, allen Patienten, die die Pflege für diejenigen, die dies nicht tun, zugute kommen und die Pflege zurückhalten, alle verfügbaren Leistungen, einschließlich der Zulassung zur Intensivstation (ICU), zur Verfügung zu stellen, während wir uns auf die unterstützende Betreuung sowohl für sie als auch ihre Familie konzentrieren. Wir müssen jetzt Lehren ziehen, um Entscheidungen über zukünftige Pflege viel besser zu leiten. Die grenzüberschreitende Perspektive beim Lernen von Lektionen wird wahrscheinlich weitere entwirren. Da die Einwohner von Euregio gleich sind, werden Unterschiede in den Ergebnissen auch von Systemfaktoren getrieben. Innerhalb von Euregio unterscheiden sich Gesundheitssysteme, Krankenhausinfrastruktur, Zulassungskriterien und Behandlungsoptionen erheblich. Insbesondere liegt die Verfügbarkeit von ICU-Betten in den Niederlanden bei 6,4, verglichen mit 29,2 und 15,9 pro 100.000 Einwohner für Deutschland und Belgien bzw. sollten knappe ICU-Ressourcen während einer Pandemie im Einvernehmen mit regelmäßiger Versorgung optimal genutzt werden, was die Entscheidungen des Arztes unweigerlich beeinträchtigt. Wir haben eine große Heterogenität im Krankheitsverlauf der COVID-19-Infektion gelernt. Diese Heterogenität wird verstärkt, da keine spezifische Behandlung von COVID-19 existiert (experimentelle Off-Label-Therapien wie Hydroxychloroquin, antivirale Medikamente, Steroide, Interleukin-Rezeptorblocker wurden variabel zwischen Zentren und Ländern verwendet). Mit einem Schwerpunkt auf grenzüberschreitenden Unterschieden wird eine solide Bewertung der Heterogenität, die Basisdemografie beschreibt, Krankheitsverlaufe im Laufe der Zeit bewertet, Geschlechtsunterschiede anspricht, Beziehungen zum Ergebnis untersucht und Behandlungsunterschiede bewertet, einzigartige Ergebnisse von Auswirkungen verschiedener Entscheidungen/Einstellungen (einschließlich Gesundheitssysteme) zeigen. Eine grenzüberschreitende, prospektiv gesammelte COVID-19-Kohorte der Intensivstation existiert nicht, ist jedoch dringend erforderlich. Eine große, gut charakterisierte Euregio COVID-19-Kohorte, die die „natürliche“ Variation zwischen den Ländern einbezieht, kann bewährte Verfahren in unserer gesamten Region aufzeigen, um künftigen COVID-19-Patienten zumindest in unserer Region und Ländern zugute kommen zu können. Umgekehrt können unter Berücksichtigung unterschiedlicher Einstellungen (einschließlich Gesundheitssysteme) Euregio-Daten verwendet werden, um das Ergebnis vorherzusagen. Etablierte Vorhersagewerte für allgemeine Intensivstationspopulationen erscheinen für die klinisch unterschiedliche COVID-19-Population ungeeignet. Glücklicherweise stehen viele COVID-19-Prognoseergebnisse zur Verfügung. Euregio-Daten haben große Vorteile, um ihre externe Validität grenzüberschreitend zu untersuchen, und können insbesondere feststellen, ob bestimmte Punkte in einem Krankenhaus oder Land gegenüber dem anderen besser abschneiden. Die Entwicklung neuer oder Anpassung bestehender Modelle für Euregio wird speziell dazu beitragen, Ärzte besser zu informieren. Ziele: (1) Untersuchung von Heterogenitätsunterschieden in Intensivpatientenpopulationen, (2) Verbesserung der Richtlinien für klinische Entscheidungen und (3) Aufbau einer IT-Infrastruktur für sicheren und effizienten Datenaustausch und -analyse. OBJ 1. Wir wollen isolierte Anstrengungen zu einem einzigen Euregio-Kohortennetzwerk verbinden und neue Konzepte der Patientencharakterisierung, des maschinellen Lernens und der Ergebnisbewertung voranbringen (Tabelle 1). Netzwerkpartner erhalten Zugriff auf das gemeinsame Datenmodell, und Algorithmen werden dem gesamten Kohortennetzwerk zur Verfügung gestellt, was die gemeinsame Forschungsbemühungen über eine gemeinsame Datenplattform fördert. Zunächst werden in den euregional präzisierten und prospektiv erhobenen Daten zu COVID-19 Unterschiede zwischen den Ländern ermittelt. Erstens wird die Beschreibung der Daten in Kombination mit fortschrittlicher statistischer Modellierung mit Ergebnisdaten die Heterogenität entwirren und Ergebnisse zu Best Practices in unserer Region aufzeigen. Als nächstes werden wir bestehende Vorhersagemodelle validieren, sie für Euregio anpassen und neue Vorhersagemodelle mit Ergebnis entwickeln. OBJ 2. Überprüfen Sie die aktuellen Leitlinien und passen Sie diese anhand datengesteuerter Ergebnisse an, um Ärzte über COVID-19-Patienten zu informieren. Ergebnisse aus Analysen, die „natürliche“ Variationen im gesamten Euregio verwenden und Best Practices aufzeigen, bilden eine Grundlage für die Verfeinerung der Leitlinie. Dies führt Ärzte dazu, Patienten auf eine Intensivstation aufzunehmen oder nicht, und die lebenserhaltende Beh... (German)
4 November 2022
0 references
Tikėtina, kad Euregio, kurio gyventojų tankis yra didelis, intensyvus tarpvalstybinis kirtimas ir tik maždaug 5–10 proc. gyventojų, kurie per šią pirmąją pandemijos bangą patyrė infekciją, vėl smarkiai nukentėjo per antrąją COVID-19 bangą. Jei taip, mes siekiame suteikti visą prieinamą priežiūrą, įskaitant priėmimą į Intensyviosios priežiūros skyrių (ICU), tiems pacientams, kurie naudosis ir sustabdys priežiūrą tiems, kurie to nedaro, o sutelkiant dėmesį į palaikomąją priežiūrą tiek jiems, tiek jų šeimai. Dabar turime pasimokyti, kad galėtume priimti sprendimus dėl būsimos priežiūros. Tikėtina, kad dėl tarpvalstybinės mokymosi patirties perspektyvos bus atskleistos papildomos galimybės. Kadangi Euregio gyventojai yra panašūs, rezultatų skirtumus lemia ir sisteminiai veiksniai. Euregio sistemoje sveikatos priežiūros sistemos, ligoninių infrastruktūra, priėmimo kriterijai ir gydymo pasirinkimai labai skiriasi. Visų pirma Nyderlanduose yra 6,4 ICU lovų, palyginti su 29,2 ir 15,9 Vokietijos ir Belgijos gyventojų skaičiumi 100 000 gyventojų, todėl pandemijos metu turėtų būti optimaliai naudojami Scarce ICU ištekliai, suderinus su reguliaria priežiūra, kuri neišvengiamai daro poveikį gydytojų sprendimams. Sužinojome apie didelį COVID-19 infekcijos ligos eigos nevienalytiškumą. Šis heterogeniškumas didėja, nes specifinio COVID-19 gydymo nėra (eksperimentiniai ne pagal indikacijas skirti gydymo būdai, pvz., hidroksichlorokvinas, antivirusiniai vaistai, steroidai, interleukino receptorių blokatoriai, nevienodi tarp centrų ir šalių). Daugiausia dėmesio skiriant tarpvalstybiniams skirtumams, tvirtas heterogeniškumo vertinimas, kuriame aprašoma pradinė demografinė padėtis, vertinami ligos kursai laikui bėgant, sprendžiami lyčių skirtumai, tiriami ryšiai su rezultatais ir vertinami gydymo skirtumai, parodys unikalius skirtingų pasirinkimų/nustatymų (įskaitant sveikatos priežiūros sistemas) poveikio rezultatus. Tarpvalstybinės perspektyvios ICU COVID-19 kohortos nėra, tačiau jos skubiai reikia. Didelė gerai apibūdinta Euregio COVID-19 kohorta, apimanti natūralius skirtumus tarp šalių, gali atskleisti geriausią praktiką visame mūsų regione, kad būtų naudinga būsimiems COVID-19 pacientams, bent jau mūsų regione ir šalyse. Kita vertus, atsižvelgiant į skirtingas aplinkybes (įskaitant sveikatos priežiūros sistemas), Euregio duomenys gali būti naudojami rezultatams prognozuoti. Nustatyti bendrų ICU populiacijų prognozavimo balai atrodo netinkami COVID-19 populiacijai, kuri kliniškai skiriasi. Laimei, galima gauti daug COVID-19 prognozavimo rezultatų. „Euregio“ duomenys turi didelių pranašumų, kad ištirtų jų išorinį galiojimą tarpvalstybiniu mastu, ir visų pirma galėtų nustatyti, ar tam tikri balai vienoje ligoninėje ar šalyje yra geresni už kitą. Naujų „Euregio“ modelių kūrimas arba pritaikymas konkrečiai padės geriau informuoti gydytojus. Tikslai: (1) tiria nevienalytiškumo skirtumus ICU pacientų populiacijose, 2) tobulinti klinikinių sprendimų gaires ir 3) sukurti IT infrastruktūrą saugiam ir veiksmingam keitimuisi duomenimis ir analizei. OBJ 1. Mes ketiname sujungti pavienius veiksmus į vieną Euregio kohortos tinklą ir pradininkauti naujas pacientų apibūdinimo, mašinų mokymosi ir rezultatų vertinimo koncepcijas (1 lentelė). Tinklo partneriams bus suteikta prieiga prie bendro duomenų modelio, o algoritmai bus prieinami visam kohortos tinklui, taip skatinant bendras mokslinių tyrimų pastangas naudojant bendrą duomenų platformą. Visų pirma, iš anksto nustatytais ir perspektyviai surinktais duomenimis apie COVID-19 bus nustatyti skirtumai tarp šalių. Pirma, duomenų aprašymas kartu su pažangiu statistiniu modeliavimu su rezultatų duomenimis atskleis nevienalytiškumą ir atskleis geriausios praktikos rezultatus visame mūsų regione. Be to, mes patvirtinsime esamus prognozavimo modelius, pritaikysime juos „Euregio“ ir sukursime naujus prognozavimo modelius su rezultatais. OBJ 2. Peržiūrėti dabartines gaires ir jas pritaikyti naudojant duomenimis pagrįstus rezultatus, siekiant informuoti gydytojus apie COVID-19 pacientus. Tyrimų, kuriuose visoje „Euregio“ naudojama „natūrali“ variacija ir atskleidžiama geriausia praktika, rezultatai sudarys gairių tobulinimo pagrindą. Tai padės gydytojams priimti pacientus į ICU ar ne ir tęsti gyvenimą palaikantį gydymą arba atsisakyti gyvybės palaikymo, jei jis laikomas beprasmiu vienodesniu būdu visame regione. OBJ 3. Visa apimantis tikslas – sukurti vis didėjančią duomenų platformą, kurioje duomenų rinkinys būtų talpinamas, kad būtų galima dalytis prieiga, kurioje būtų laikomasi geriausios techninės ir reguliavimo praktikos ir kuri būtų naudinga tikslinėms grupėms (2 lentelė). Be mokslinių tyrimų, ši infrastruktūra sukurs prietaisų skydelį, kuriame bus dalijamasi beveik realiuoju laiku ICU duomenimis apie pacientų priėmimą ir „Euregio“ lovų prieinamumą. Anksčiau nustatydamos poveikį ICU pajėgumams ir klinikiniams kursams, ligoninės turės daugiau laiko bendradarbiauti, pertvarkyti ir pasirengti... (Lithuanian)
4 November 2022
0 references
Teises COVID-19 laines tabab tõenäoliselt uuesti Euregio, kellel on suur rahvastikutihedus, intensiivne piiriülene läbisõit ja ainult 5–10 % elanikest, kes selle esimese pandeemialaine ajal nakatusid. Kui jah, siis püüame pakkuda kogu kättesaadavat hooldust, sealhulgas intensiivravi üksusesse (ICU) lubamist neile patsientidele, kes saavad kasu ja hoiduvad hoolitsusest neile, kes seda ei tee, keskendudes samal ajal nii neile kui ka nende perekonnale toetavale hooldusele. Me peame õppima nüüd, et suunata otsuseid tulevase hoolduse kohta palju paremini. Õppimiskogemuste piiriülene perspektiiv on tõenäoline, et see hajutab täiendavaid õppetunde. Kuna Euregio elanikud on ühesugused, on tulemuste erinevused tingitud ka süsteemi teguritest. Euregio piires on tervishoiusüsteemid, haiglate infrastruktuur, vastuvõtukriteeriumid ja ravivalikud väga erinevad. Nimelt on ICU voodikohtade kättesaadavus Madalmaades 6,4, võrreldes 29,2 ja 15,9 inimesega 100 000 elaniku kohta Saksamaal ja Belgias, resp. Scarce ICU ressursse tuleks pandeemia ajal optimaalselt kasutada, kokkuleppel korrapärase hooldusega, mis paratamatult mõjutab arsti otsuseid. COVID-19 nakkuse ajal saime teada suure heterogeensuse. Seda heterogeensust võimendatakse, kuna COVID-19 raviks ei ole spetsiifilist ravi olemas (keskuste ja riikide vahel kasutati erineval määral eksperimendiväliseid ravimeetodeid, nt hüdroksüklorokviin, viirusevastased ravimid, steroidid, interleukiinretseptori blokaatorid). Keskendudes peamiselt piiriülestele erinevustele, annab heterogeensuse põhjalik hindamine, mis kirjeldab lähtestsenaariume, hindab haiguskursusi aja jooksul, käsitleb soolisi erinevusi, uurib seoseid tulemustega ja hindab ravi erinevusi, näitab eri valikute/seadete (sealhulgas tervishoiusüsteemide) mõju ainulaadseid tulemusi. Piiriüleselt tulevikus kogutud ICU COVID-19 kohordit ei ole olemas, kuid seda on hädasti vaja. Suur hästi iseloomustatud Euregio COVID-19 kohort, mis hõlmab riikidevahelisi loomulikke erinevusi, võib paljastada parimad tavad kogu meie piirkonnas, et tuua kasu tulevastele COVID-19 patsientidele, vähemalt kogu meie piirkonnas ja riikides. Vastupidi, võttes arvesse erinevaid seadeid (sealhulgas tervishoiusüsteeme), saab Euregio andmeid kasutada tulemuste prognoosimiseks. Üldised ICU populatsioonide prognoosid näivad COVID-19 populatsiooni jaoks sobimatud, mis on kliiniliselt erinevad. Õnneks on saadaval palju COVID-19 prognoose. Euregio andmetel on suured eelised, et uurida nende väliskehtivust piiriüleselt ja eelkõige teha kindlaks, kas teatavad tulemused on ühes haiglas või riigis teisega võrreldes paremad. Euregio jaoks uute mudelite väljatöötamine või olemasolevate mudelite kohandamine aitab arste paremini teavitada. Eesmärgid: 1) uurida heterogeensuse erinevusi ICU patsientide populatsioonides, 2) parandada kliiniliste otsuste suuniseid ja 3) ehitada IT-infrastruktuur turvaliseks ja tõhusaks andmevahetuseks ja analüüsiks. OBJ 1. Me kavatseme ühendada isoleeritud jõupingutused üheks Euregio kohordivõrguks ja teerajajaks patsientide iseloomustamise, masinõppe ja tulemuste hindamise uued kontseptsioonid (tabel 1). Võrgupartneritele antakse juurdepääs ühisele andmemudelile ja algoritmid tehakse kättesaadavaks kogu kohortvõrgustikule, mis suurendab teaduskoostööd, kasutades ühist andmeplatvormi. Alustuseks tuvastavad eu-piirkondlikult eelnevalt kindlaks määratud ja tulevikus kogutud andmed COVID-19 kohta riikidevahelised erinevused. Esiteks, andmete kirjeldus koos täiustatud statistilise modelleerimise ja tulemusandmetega lahendab heterogeensuse ja näitab tulemusi parimate tavade kohta kogu meie piirkonnas. Järgmisena kinnitame olemasolevad prognoosimudelid, kohandame neid Euregio jaoks ja töötame välja tulemustega uued prognoosimudelid. OBJ 2. Vaadata läbi praegused suunised ja kohandada neid andmepõhiste tulemuste abil, et teavitada arste COVID-19 patsientidest. Analüüsi tulemused, milles kasutatakse „looduslikke“ variatsioone kogu Euregio ulatuses ja näitavad parimaid tavasid, on suuniste täiustamise aluseks. See juhendab arste lubama patsiente ICU-sse või mitte ja jätkama elukestvat ravi või loobuma elukestvast toetusest, kui seda peetakse kogu piirkonnas ühtsemal viisil mõttetuks. OBJ 3. Üldine eesmärk on luua kasvav andmeplatvorm, mis majutab andmekogumit, tehes võimalikuks jagatud juurdepääsu, mis austab parimaid tehnilisi ja regulatiivseid tavasid, et tuua kasu sihtrühmadele (tabel 2). Lisaks teadusuuringute võimaldamisele loob see infrastruktuur tulemustabeli, mis jagab peaaegu reaalajas andmeid patsientide vastuvõtu ja Euregio voodi kättesaadavuse kohta. Tuvastades mõju ICU võimekusele ja kliinilisele kursusele varem, on haiglatel rohkem aega teha koostööd, korraldada ümber ja valmistuda eelseisvaks laineks. (Estonian)
4 November 2022
0 references
Euregio, cu o densitate ridicată a populației, o trecere transfrontalieră intensă și doar aproximativ 5-10 % dintre locuitorii care au trecut prin infecție în timpul acestui prim val de pandemii, este probabil lovit din nou într-un al doilea val de COVID-19. Dacă da, ne propunem să oferim toate îngrijirile disponibile, inclusiv admiterea la Unitatea de Terapie Intensivă (ICU), acelor pacienți care vor beneficia și vor reține îngrijirea pentru cei care nu o fac, concentrându-se în același timp pe îngrijirea de susținere atât pentru ei, cât și pentru familia lor. Trebuie să învățăm lecții acum pentru a ghida deciziile privind îngrijirea viitoare mult mai bine. Perspectiva transfrontalieră în ceea ce privește lecțiile de învățare este susceptibilă să desființeze altele suplimentare. Deoarece locuitorii din Euregio sunt la fel, diferențele de rezultate sunt, de asemenea, determinate de factori de sistem. În cadrul Euregio, sistemele de sănătate, infrastructura spitalicească, criteriile de admitere și opțiunile de tratament variază considerabil. În special, disponibilitatea paturilor ICU în Țările de Jos este de 6,4, comparativ cu 29,2 și 15,9 la 100.000 de locuitori pentru Germania și Belgia. Resursele limitate ale ICU ar trebui utilizate în mod optim în timpul unei pandemii, în acord cu îngrijirea regulată, ceea ce afectează în mod inevitabil deciziile medicului. Am învățat o mare eterogenitate în cursul infecției cu COVID-19. Această eterogenitate este amplificată deoarece nu există un tratament specific pentru COVID-19 (terapie experimentală extraetichetă, de exemplu hidroxiclorochină, medicamente antivirale, steroizi, blocante ale receptorilor interleukinei au fost utilizate variabil între centre și țări). Cu un accent major pe diferențele transfrontaliere, o evaluare solidă a eterogenității, care descrie demografia de referință, evaluează cursurile de boală în timp, abordează diferențele de sex, investighează relațiile cu rezultatele și evaluează diferențele de tratament, va arăta rezultate unice ale efectelor diferitelor alegeri/setări (inclusiv sisteme de asistență medicală). Nu există o cohortă transfrontalieră de COVID-19 colectată în mod prospectiv, dar este necesară urgent. O vastă cohortă Euregio COVID-19 bine caracterizată, care încorporează variația „naturală” dintre țări, poate dezvălui cele mai bune practici din întreaga noastră regiune pentru a aduce beneficii viitorilor pacienți cu COVID-19, cel puțin din întreaga regiune și din țările noastre. În schimb, în timp ce se iau în considerare diferite setări (inclusiv sisteme de sănătate), datele Euregio pot fi utilizate pentru a prezice rezultatul. Scorurile de predicție stabilite pentru populațiile generale de terapie intensivă par inadecvate pentru populația de COVID-19, care diferă clinic. Din fericire, multe scoruri de predicție privind COVID-19 devin disponibile. Datele Euregio prezintă avantaje majore pentru a investiga valabilitatea lor externă la nivel transfrontalier și, în special, ar putea stabili dacă anumite rezultate au rezultate mai bune într-un spital sau într-o țară în raport cu cealaltă. Dezvoltarea de noi modele sau adaptarea modelelor existente pentru Euregio în mod specific va ajuta la informarea mai bună a medicilor. Obiective: (1) studiul diferențelor de eterogenitate în rândul populațiilor de pacienți ICU, (2) îmbunătățirea orientărilor privind deciziile clinice și (3) crearea unei infrastructuri informatice pentru un schimb de date și o analiză sigure și eficiente. OBJ 1. Intenționăm să conectăm eforturile izolate într-o singură rețea Euregio de cohortă și să promovăm noi concepte de caracterizare a pacienților, învățare automată și evaluare a rezultatelor (Tabelul 1). Partenerilor de rețea li se va acorda acces la modelul comun de date, iar algoritmii vor fi puși la dispoziția întregii rețele de cohortă, stimulând eforturile de cercetare colaborativă utilizând o platformă comună de date. Pentru început, datele euregionale prespecificate și colectate prospectiv cu privire la COVID-19 vor identifica diferențele dintre țări. În primul rând, descrierea datelor combinate cu modelarea statistică avansată cu datele privind rezultatele vor dezvălui eterogenitatea și vor dezvălui rezultate privind cele mai bune practici din întreaga noastră regiune. Apoi, vom valida modelele de predicție existente, adaptându-le pentru Euregio și vom dezvolta noi modele de predicție cu rezultate. OBJ 2. Revizuiți orientările actuale și adaptați-le utilizând rezultate bazate pe date pentru a informa medicii cu privire la pacienții cu COVID-19. Rezultatele analizelor care utilizează variația „naturală” de-a lungul Euregio și dezvăluie cele mai bune practici vor constitui o bază pentru perfecționarea orientării. Acest lucru va ghida medicii să admită sau nu pacienții la o terapie intensivă și să continue tratamentul care să mențină viața sau să renunțe la susținerea vieții dacă este considerat inutil într-un mod mai uniform în întreaga regiune. OBJ... (Romanian)
4 November 2022
0 references
Euregio, med en hög befolkningstäthet, intensiv gränsöverskridande passage och endast uppskattningsvis 5–10 % av invånarna som drabbades av infektion under denna första pandemivåg, kommer sannolikt att slå hårt igen i en andra covid-19-våg. Om så är fallet strävar vi efter att ge all tillgänglig vård, inklusive tillträde till intensivvårdsenheten (ICU), till de patienter som kommer att gynna och hålla vård för dem som inte gör det, samtidigt som vi fokuserar på stödjande vård för både dem och deras familj. Vi måste lära oss lärdomar nu för att vägleda beslut om framtida vård mycket bättre. Det gränsöverskridande perspektivet när det gäller lärdomar kommer sannolikt att riva upp ytterligare sådana. Eftersom invånarna i Euregio är lika, drivs skillnader i utfall också av systemfaktorer. Inom Euregio varierar vårdsystem, sjukhusinfrastruktur, antagningskriterier och behandlingsval avsevärt. Särskilt tillgången till ICU-sängar i Nederländerna är 6,4, jämfört med 29,2 och 15,9 per 100 000 invånare i Tyskland och Belgien. Resurser från Scarce ICU bör användas optimalt under en pandemi, i samförstånd med regelbunden vård, vilket oundvikligen påverkar läkarbesluten. Vi lärde oss en stor heterogenitet i sjukdomsförloppet av covid-19-infektion. Denna heterogenitet förstärks eftersom det inte finns någon specifik behandling för covid-19 (experimentella off-label terapier, t.ex. hydroxiklorkin, antivirala läkemedel, steroider, interleukinreceptorblockerare användes variabla mellan centrum och länder). Med ett stort fokus på gränsöverskridande skillnader, en solid utvärdering av heterogenitet som beskriver baslinjen demografi, utvärderar sjukdomskurser över tid, behandlar könsskillnader, undersöker relationer med utfall och utvärderar behandlingsskillnader kommer att visa unika resultat av effekter av olika val/inställningar (inklusive hälso- och sjukvårdssystem). Det finns inte någon gränsöverskridande, framåtblickande insamlad covid-19-kohorten för ICU, men det behövs omgående. En stor väl karakteriserad Euregio covid-19-kohort som innehåller den ”naturliga” variationen mellan länder kan avslöja bästa praxis i hela vår region för att gynna framtida covid-19-patienter, åtminstone i hela vår region och i våra länder. Omvänt, samtidigt som man tar hänsyn till olika inställningar (inklusive hälso- och sjukvårdssystem), kan Euregio-data användas för att förutsäga utfallet. Fastställda förutsägelsepoäng för allmänna ICU-populationer verkar olämpliga för covid-19-populationen, som skiljer sig kliniskt. Lyckligtvis blir många covid-19-prognoser tillgängliga. Euregio-uppgifter har stora fördelar när det gäller att undersöka deras externa giltighet över gränserna, och skulle framför allt kunna fastställa om vissa poäng presterar bättre på ett sjukhus eller i ett annat land. Utveckling av nya, eller anpassning av befintliga modeller för Euregio specifikt kommer att bidra till att informera läkare bättre. Mål: (1) studera heterogenitetsskillnader i ICU patientpopulationer, (2) förbättra riktlinjerna för kliniska beslut, och (3) bygga IT-infrastruktur för säker och effektiv datautbyte och analys. OBJ 1. Vi har för avsikt att koppla samman isolerade insatser till ett enda Euregio-kohortnätverk och bana väg för nya koncept för patientkarakterisering, maskininlärning och resultatutvärdering (tabell 1). Nätverkspartner kommer att få tillgång till den gemensamma datamodellen, och algoritmer kommer att göras tillgängliga för hela kohortnätverket, vilket ökar forskningssamarbetet med hjälp av en gemensam dataplattform. Till att börja med kommer de euregionalt förhandsspecificerade och framåtblickande insamlade uppgifterna om covid-19 att identifiera skillnader mellan länderna. För det första kommer en beskrivning av data i kombination med avancerad statistisk modellering med utfallsdata att avslöja heterogenitet och visa resultat på bästa praxis i hela vår region. Därefter kommer vi att validera befintliga förutsägelsemodeller, anpassa dem för Euregio och utveckla nya förutsägelsemodeller med resultat. OBJ 2. Se över nuvarande riktlinjer och anpassa dessa med hjälp av datadrivna resultat för att informera läkare om covid-19-patienter. Resultat från analyser som använder ”naturliga” variationer i hela Euregio och avslöjar bästa praxis kommer att ligga till grund för riktlinjeförfining. Detta kommer att vägleda läkare att erkänna patienter till en ICU eller inte och att fortsätta livsuppehållande behandling eller avstå livsuppehållande stöd om det anses meningslöst på ett mer enhetligt sätt i hela regionen. OBJ 3. Den övergripande ambitionen är att bygga en växande dataplattform som kommer att vara värd för datasetet, vilket möjliggör gemensam tillgång, som respekterar bästa tekniska praxis och regleringspraxis, för att gynna målgrupper (tabell 2). Förutom att möjliggöra forskning kommer denna infrastruktur att skapa en instrumentpanel som delar ICU-data i nära realtid om patientintag och tillgång till Euregio-sängar. Genom att upptäcka... (Swedish)
4 November 2022
0 references
Euregio s vysokou hustotou obyvateľstva, intenzívnym cezhraničným prechodom a len odhadovaným 5 – 10 % obyvateľov, ktorí prešli infekciou počas tejto prvej pandemickej vlny, je pravdepodobne opäť ťažko zasiahnuté v druhej vlne ochorenia COVID-19. Ak áno, snažíme sa poskytnúť všetku dostupnú starostlivosť, vrátane prijatia na jednotku intenzívnej starostlivosti (ICU), tým pacientom, ktorí budú mať prospech a odoprejú starostlivosť o tých, ktorí nie sú, pričom sa zameriame na podpornú starostlivosť o nich aj o ich rodinu. Musíme sa teraz poučiť, aby sme lepšie usmerňovali rozhodnutia o budúcej starostlivosti. Cezhraničná perspektíva učenia sa pravdepodobne odhalí ďalšie. Keďže obyvatelia Euregio sú rovnakí, rozdiely vo výsledkoch sú spôsobené aj systémovými faktormi. V rámci programu Euregio sa systémy zdravotnej starostlivosti, nemocničná infraštruktúra, kritériá prijatia a možnosti liečby značne líšia. Najmä dostupnosť lôžok ICU v Holandsku je 6,4 v porovnaní s 29,2 a 15,9 na 100 000 obyvateľov v Nemecku a Belgicku, resp. obmedzené zdroje ICU by sa mali optimálne využívať počas pandémie po dohode s pravidelnou starostlivosťou, ktorá nevyhnutne ovplyvňuje rozhodnutia lekárov. Naučili sme sa veľkú heterogenitu v priebehu nákazy COVID-19. Táto heterogenita je zosilnená, pretože neexistuje žiadna špecifická liečba ochorenia COVID-19 (experimentálne off-label terapie, napr. hydroxychlórchín, antivírusové lieky, steroidy, blokátory interleukínových receptorov sa používali variabilne medzi centrami a krajinami). So zameraním na cezhraničné rozdiely, spoľahlivé hodnotenie heterogenity, ktoré opisuje východiskovú demografiu, hodnotí priebeh chorôb v priebehu času, rieši rozdiely medzi pohlaviami, skúma vzťahy s výsledkom a vyhodnocuje rozdiely v liečbe, ukáže jedinečné výsledky účinkov rôznych možností/stanovení (vrátane systémov zdravotnej starostlivosti). Cezhraničná prospektívna kohorta ICU COVID-19 neexistuje, ale je naliehavo potrebná. Veľká dobre charakterizovaná kohorta Euregio COVID-19, ktorá zahŕňa „prirodzené“ rozdiely medzi krajinami, môže odhaliť najlepšie postupy v celom našom regióne v prospech budúcich pacientov s ochorením COVID-19, prinajmenšom v našom regióne a krajinách. Naopak, pri zohľadnení rôznych prostredí (vrátane systémov zdravotnej starostlivosti) možno údaje Euregio použiť na predpovedanie výsledku. Stanovené skóre predpovedí pre všeobecné populácie ICU sa zdá byť nevhodné pre populáciu COVID-19, ktoré sa klinicky líšia. Našťastie je k dispozícii mnoho predpovedí COVID-19. Údaje Euregio majú veľké výhody pri skúmaní ich vonkajšej platnosti cezhranične, a najmä by mohli zistiť, či určité výsledky dosahujú lepšie výsledky v jednej nemocnici alebo krajine oproti druhej. Vývoj nových, alebo prispôsobenie existujúcich modelov pre Euregio konkrétne pomôže lepšie informovať lekárov. Ciele: (1) študovať rozdiely v heterogenite v populáciách pacientov s ICU, (2) zlepšiť usmernenia pre klinické rozhodnutia a (3) vybudovať IT infraštruktúru pre bezpečnú a efektívnu výmenu údajov a analýzu. OBJ 1. Máme v úmysle spojiť izolované úsilie do jedinej siete Euregio kohort a priekopníka nových konceptov charakterizácie pacientov, strojového učenia a hodnotenia výsledkov (tabuľka 1). Sieťovým partnerom sa poskytne prístup k spoločnému dátovému modelu a algoritmy sa sprístupnia celej kohortnej sieti, čím sa podporí spoločné výskumné úsilie prostredníctvom spoločnej dátovej platformy. Na začiatok euregionálne vopred špecifikované a prospektívne zozbierané údaje o ochorení COVID-19 identifikujú rozdiely medzi krajinami. Po prvé, popis údajov v kombinácii s pokročilým štatistickým modelovaním s výslednými údajmi odhalí rôznorodosť a odhalí výsledky osvedčených postupov v celom našom regióne. Ďalej overíme existujúce predikčné modely, prispôsobíme ich pre Euregio a vyvinieme nové predikčné modely s výsledkom. OBJ 2. Preskúmať súčasné usmernenia a prispôsobiť ich pomocou výsledkov založených na údajoch s cieľom informovať lekárov o pacientoch s ochorením COVID-19. Výsledky analýz, ktoré používajú „prirodzené“ variácie v celom Euregio a odhaľujú osvedčené postupy, budú tvoriť základ pre zdokonalenie usmernení. To bude viesť lekárov k tomu, aby pripustili pacientov na ICU alebo nie a aby pokračovali v liečbe na udržanie života alebo upustili od podpory na udržanie života, ak sa považujú za zbytočné v celom regióne. OBJ 3. Zastrešujúcou ambíciou je vybudovať rastúcu dátovú platformu, ktorá bude hostiteľom súboru údajov, čo umožní spoločný prístup, ktorá bude rešpektovať najlepšie technické a regulačné postupy, v prospech cieľových skupín (tabuľka 2). Okrem umožnenia výskumu táto infraštruktúra vytvorí palubnú dosku, ktorá bude zdieľať údaje ICU v takmer reálnom čase o prijatí pacientov a dostupnosti lôžok Euregio. Zistením účinkov na kapacitu ICU a klinický kurz budú mať nemocnice viac času na spoluprácu, reorganizáciu a prípravu na nadchádzajúcu vlnu. (Slovak)
4 November 2022
0 references
Euregio, con un'elevata densità di popolazione, un intenso passaggio transfrontaliero e solo il 5-10 % degli abitanti che hanno attraversato l'infezione durante questa prima ondata pandemica, è probabilmente nuovamente colpito duramente in una seconda ondata di COVID-19. In tal caso, miriamo a fornire tutte le cure disponibili, compresa l'ammissione all'unità di terapia intensiva (ICU), a quei pazienti che beneficeranno e trattengono la cura per coloro che non lo fanno, concentrandoci sulla cura di supporto sia per loro che per la loro famiglia. Dobbiamo imparare le lezioni ora per guidare le decisioni sulle cure future molto meglio. La prospettiva transfrontaliera delle lezioni di apprendimento rischia di svelarne altre. Poiché gli abitanti di Euregio sono simili, le differenze nei risultati sono anche guidate da fattori di sistema. All'interno di Euregio, i sistemi sanitari, le infrastrutture ospedaliere, i criteri di ammissione e le scelte di trattamento variano notevolmente. In particolare, la disponibilità di letti ICU nei Paesi Bassi è di 6,4, rispetto a 29,2 e 15,9 per 100.000 abitanti per la Germania e il Belgio, resp. Abbiamo imparato una grande eterogeneità nel decorso della malattia da COVID-19. Questa eterogeneità è amplificata dal momento che non esiste un trattamento specifico per la COVID-19 (terapie sperimentali off-label, ad esempio idrossiclorochina, farmaci antivirali, steroidi, bloccanti del recettore dell'interleuchina sono stati utilizzati in modo variabile tra centri e paesi). Con un'attenzione particolare alle differenze transfrontaliere, una solida valutazione sull'eterogeneità che descrive i dati demografici di base, valuta i corsi di malattia nel tempo, affronta le differenze sessuali, indaga le relazioni con i risultati e valuta le differenze di trattamento mostrerà risultati unici di effetti di diverse scelte/insiemi (compresi i sistemi sanitari). Non esiste una coorte di Covid-19 prospetticamente raccolta a livello transfrontaliero, ma è urgentemente necessaria. Una grande coorte di Euregio COVID-19 ben caratterizzata che incorpora la variazione "naturale" tra i paesi può rivelare le migliori pratiche in tutta la nostra regione a beneficio dei futuri pazienti COVID-19, almeno in tutta la nostra regione e in tutti i paesi. Al contrario, pur prendendo in considerazione diverse impostazioni (compresi i sistemi sanitari), i dati Euregio possono essere utilizzati per prevedere l'esito. I punteggi di previsione stabiliti per le popolazioni di terapia intensiva generale appaiono inappropriati per la popolazione COVID-19, che differiscono clinicamente. Fortunatamente, molti punteggi di previsione COVID-19 sono disponibili. I dati Euregio presentano notevoli vantaggi nell'esaminare la loro validità esterna a livello transfrontaliero e, in particolare, potrebbero stabilire se determinati punteggi ottengono risultati migliori in un ospedale o in un paese rispetto all'altro. Lo sviluppo di nuovi, o l'adattamento di modelli esistenti per Euregio specificamente aiuterà a informare meglio i medici. Obiettivi: (1) differenze di eterogeneità dello studio nelle popolazioni di pazienti in terapia intensiva, (2) migliorare le linee guida sulle decisioni cliniche e (3) costruire infrastrutture IT per lo scambio e l'analisi dei dati sicuri ed efficienti. OBJ 1. Intendiamo collegare gli sforzi isolati in un'unica rete di coorte Euregio e pioniere nuovi concetti di caratterizzazione del paziente, apprendimento automatico e valutazione dei risultati (Tabella 1). Ai partner di rete sarà concesso l'accesso al modello comune di dati e gli algoritmi saranno messi a disposizione dell'intera rete di coorte, aumentando gli sforzi di ricerca collaborativa utilizzando una piattaforma dati comune. Per cominciare, i dati prespecificati e prospetticamente raccolti a livello euregionale sulla COVID-19 individueranno le differenze tra i paesi. In primo luogo, la descrizione dei dati combinati con la modellazione statistica avanzata con i dati di risultato svelerà l'eterogeneità e rivelerà i risultati sulle migliori pratiche in tutta la nostra regione. Successivamente, convalideremo i modelli di previsione esistenti, adattandoli per Euregio e svilupperemo nuovi modelli di previsione con esito. OBJ 2. Rivedere le attuali linee guida e adattarle utilizzando i risultati basati sui dati per informare i medici sui pazienti affetti da COVID-19. I risultati di analisi che utilizzano variazioni "naturali" in tutta Euregio e rivelano le migliori pratiche costituiranno una base per il perfezionamento delle linee guida. Questo guiderà i medici ad ammettere i pazienti a una terapia intensiva o meno e a continuare il trattamento di mantenimento della vita o a rinunciare al supporto vitale se considerato inutile in modo più uniforme in tutta la regione. OBJ 3. L'ambizione generale è quella di costruire una piattaforma di dati in crescita che ospiterà il set di dati, rendendo possibile l'accesso condiviso, che rispetti le miglio... (Italian)
4 November 2022
0 references
Euregio, com uma elevada densidade populacional, uma intensa passagem transfronteiriça e apenas uma estimativa de 5-10 % dos habitantes que atravessaram a infeção durante esta primeira vaga pandémica, é provável que volte a ser duramente atingido numa segunda vaga de COVID-19. Em caso afirmativo, pretendemos prestar todos os cuidados disponíveis, incluindo a admissão na Unidade de Terapia Intensiva (UCI), aos pacientes que beneficiarão e retêm o cuidado daqueles que não o fazem, ao mesmo tempo em que se concentram no cuidado de apoio tanto a eles como a sua família. Temos agora de aprender lições para orientar muito melhor as decisões sobre os cuidados futuros. A perspetiva transfronteiriça na aprendizagem de lições é suscetível de desvendar outras. Como os habitantes de Euregio são semelhantes, as diferenças nos resultados também são impulsionadas por fatores do sistema. Dentro do Euregio, os sistemas de saúde, a infraestrutura hospitalar, os critérios de admissão e as escolhas de tratamento variam consideravelmente. Notadamente, a disponibilidade de leitos de UTI na Holanda é de 6,4, em comparação com 29,2 e 15,9 por 100.000 habitantes para a Alemanha e Bélgica, resp. Os recursos da UTI Scarce devem ser utilizados de forma otimizada durante uma pandemia, de acordo com cuidados regulares, o que inevitavelmente afeta as decisões dos médicos. Aprendemos uma grande heterogeneidade no curso da doença da infeção por COVID-19. Esta heterogeneidade é amplificada, uma vez que não existe um tratamento específico para a COVID-19 (as terapêuticas experimentais off-label, por exemplo, hidroxicloroquina, medicamentos antivirais, esteroides, bloqueadores dos recetores de interleucina foram utilizadas de forma variável entre centros e países). Com um foco importante nas diferenças transfronteiriças, uma avaliação sólida da heterogeneidade que descreve a demografia inicial, avalia os cursos de doenças ao longo do tempo, aborda as diferenças de sexo, investiga as relações com os resultados e avalia as diferenças de tratamento mostrará resultados únicos dos efeitos de diferentes escolhas/definições (incluindo sistemas de cuidados de saúde). Não existe uma coorte de COVID-19 efetuada em UTI a nível transfronteiriço, mas é urgentemente necessária. Uma grande coorte Euregio COVID-19, bem caracterizada, que incorpora a variação «natural» entre países, pode revelar as melhores práticas em toda a nossa região para beneficiar os futuros doentes com COVID-19, pelo menos, em toda a nossa região e países. Inversamente, embora tendo em conta diferentes contextos (incluindo sistemas de cuidados de saúde), os dados Euregio podem ser utilizados para prever os resultados. Os escores de predição estabelecidos para populações gerais de UTI parecem inadequados para a população de COVID-19, o que difere clinicamente. Felizmente, muitas pontuações de previsão da COVID-19 estão disponíveis. Os dados Euregio têm grandes vantagens em investigar a sua validade externa transfronteiriça e, em particular, podem determinar se determinadas pontuações têm um melhor desempenho num hospital ou país em relação ao outro. O desenvolvimento de novos, ou a adaptação de modelos existentes para Euregio especificamente ajudará a informar melhor os médicos. Objetivos: (1) estudar diferenças de heterogeneidade em populações de pacientes em UTI, (2) melhorar as diretrizes de decisões clínicas e (3) construir infraestrutura de TI para troca e análise de dados seguras e eficientes. Obj 1. Pretendemos conectar esforços isolados em uma única rede de coorte Euregio e pioneiros novos conceitos de caracterização do paciente, aprendizado de máquina e avaliação de resultados (Tabela 1). Os parceiros da rede terão acesso ao modelo comum de dados e serão disponibilizados algoritmos a toda a rede de coortes, reforçando os esforços de investigação em colaboração utilizando uma plataforma de dados comum. Para começar, os dados eu-regionalmente preestabelecidos e recolhidos prospetivamente sobre a COVID-19 identificarão diferenças entre os países. Em primeiro lugar, a descrição dos dados combinados com a modelagem estatística avançada com dados de resultados desvendará a heterogeneidade e revelará resultados sobre as melhores práticas em toda a nossa região. Em seguida, vamos validar os modelos de previsão existentes, adaptando-os para a Euregio e desenvolver novos modelos de previsão com resultados. Obj 2. Rever as orientações atuais e adaptá-las utilizando resultados baseados em dados para informar os médicos sobre os doentes com COVID-19. Os resultados de análises que utilizam a variação «natural» ao longo do Euregio e revelam as melhores práticas constituirão uma base para o refinamento das orientações. Isso orientará os médicos a admitir ou não pacientes em uma UTI e a continuar o tratamento sustentador da vida ou a renunciar ao suporte de vida, se considerado fútil de forma mais uniforme em toda a região. Obj 3. A ambição geral é construir uma plataforma de dados crescent... (Portuguese)
4 November 2022
0 references
Euregio, с висока гъстота на населението, интензивно трансгранично преминаване и само около 5—10 % от жителите, които са преминали през инфекция по време на тази първа пандемична вълна, вероятно отново е засегната тежко при втора вълна от COVID-19. Ако е така, ние се стремим да осигурим всички налични грижи, включително прием в интензивно отделение (ICU), на тези пациенти, които ще се възползват и ще задържат грижи за тези, които не го правят, като същевременно се фокусират върху поддържащи грижи както за тях, така и за тяхното семейство. Сега трябва да научим уроци, за да насочваме по-добре решенията относно бъдещите грижи. Трансграничната перспектива при ученето на уроци вероятно ще разкрие допълнителни такива. Тъй като жителите на Euregio са еднакви, разликите в резултатите се дължат и на системни фактори. В рамките на Euregio системите за здравеопазване, болничната инфраструктура, критериите за прием и възможностите за лечение се различават значително. По-специално наличието на легла за ICU в Нидерландия е 6,4 в сравнение с 29,2 и 15,9 на 100 000 жители за Германия и Белгия. Незначителните ресурси на ICU следва да се използват оптимално по време на пандемия в съгласие с редовните грижи, което неизбежно засяга решенията на лекарите. Научихме голяма хетерогенност при болестния ход на инфекцията с COVID-19. Тази хетерогенност се засилва, тъй като не съществува специфично лечение за COVID-19 (експериментални немаркирани терапии, напр. хидроксихлороквин, антивирусни лекарства, стероиди, блокери на интерлевкиновите рецептори се използват променливо между центровете и държавите). С основен акцент върху трансграничните различия, солидната оценка на хетерогенността, която описва изходните демографски данни, оценява курсовете на заболяванията с течение на времето, разглежда разликите между половете, изследва взаимоотношенията с резултатите и оценява разликите в лечението, ще покаже уникални резултати от ефектите от различните избори/настройки (включително системите за здравеопазване). Трансгранична кохорта, събрана в бъдеще, не съществува, но е спешно необходима. Една голяма добре характеризирана кохорта Euregio COVID-19, която включва „естествените“ различия между държавите, може да разкрие най-добрите практики в нашия регион в полза на бъдещите пациенти с COVID-19, поне в целия ни регион и държави. Обратно, като се вземат предвид различни настройки (включително системи за здравеопазване), данните от Euregio могат да се използват за прогнозиране на резултатите. Установените прогнозни резултати за общите популации на ICU изглеждат неподходящи за населението от COVID-19, които се различават клинично. За щастие са налице много оценки за прогнозата за COVID-19. Данните от Euregio имат големи предимства за проучване на тяхната външна валидност зад граница и по-специално биха могли да установят дали някои резултати се представят по-добре в една болница или държава в сравнение с другата. Разработването на нови или адаптирането на съществуващите модели за Euregio специално ще помогне за по-добро информиране на лекарите. Цели: (1) Проучване на различията в хетерогенността в популациите от пациенти с ICU, (2) подобряване на насоките за клинични решения и (3) изграждане на ИТ инфраструктура за сигурен и ефективен обмен на данни и анализ. OBJ 1. Възнамеряваме да свържем изолираните усилия в една кохортна мрежа на Euregio и да създадем нови концепции за характеризиране на пациентите, машинно обучение и оценка на резултатите (таблица 1). На партньорите в мрежата ще бъде предоставен достъп до общия модел на данни, а алгоритмите ще бъдат предоставени на разположение на цялата кохортна мрежа, което ще стимулира съвместните научноизследователски усилия чрез използване на обща платформа за данни. На първо място, предварително определените в еврегионален план и събраните в бъдеще данни за COVID-19 ще идентифицират различията между държавите. Първо, описанието на данните, съчетано с усъвършенствано статистическо моделиране с данни за резултатите, ще разкрие хетерогенността и ще разкрие резултати за най-добрите практики в нашия регион. След това ще валидираме съществуващите модели за прогнозиране, ще ги адаптираме за Euregio и ще разработим нови модели за прогнозиране с резултат. OBJ 2. Да преразгледа настоящите насоки и да ги адаптира, като използва основани на данни резултати, за да информира лекарите относно пациентите с COVID-19. Резултатите от анализите, които използват „естествени“ вариации в Euregio и разкриват най-добрите практики, ще послужат като основа за усъвършенстване на насоките. Това ще напътства лекарите да приемат пациенти в ICU или не и да продължат животоподдържащото лечение или да се откажат от животоподдържащата подкрепа, ако се считат за безполезни по по-равномерен начин в целия регион. OBJ 3. Основната амбиция е да се изгради нарастваща платформа за данни, която ще бъде домакин на набора от данни, като по този начин ще бъде възможен споделен достъп, зачитащ най-добрите технически и регулаторни практики, в п... (Bulgarian)
4 November 2022
0 references
Euregio s vysokou hustotou obyvatelstva, intenzivním přeshraničním průchodem a odhadem pouze 5–10 % obyvatel, kteří během této první pandemie prošli infekcí, je pravděpodobně znovu zasaženo druhou vlnou COVID-19. Pokud ano, snažíme se poskytnout veškerou dostupnou péči, včetně přijetí do jednotky intenzivní péče (ICU), těm pacientům, kteří budou mít prospěch a zadržovat péči o ty, kteří ne, a zároveň se zaměří na podpůrnou péči o ně i jejich rodinu. Nyní se musíme poučit, abychom mohli lépe řídit rozhodnutí o budoucí péči. Přeshraniční perspektiva v oblasti učení se pravděpodobně rozvine další. Vzhledem k tomu, že obyvatelé Euregio jsou si podobní, rozdíly ve výsledcích jsou také způsobeny systémovými faktory. V rámci Euregio se systémy zdravotní péče, nemocniční infrastruktura, přijímací kritéria a možnosti léčby značně liší. Zejména dostupnost lůžek JIP v Nizozemsku je 6,4 ve srovnání s 29,2 a 15,9 na 100 000 obyvatel v Německu a Belgii, resp. Scarce JIP zdroje by měly být optimálně využity během pandemie, po dohodě s pravidelnou péčí, která nevyhnutelně ovlivňuje rozhodnutí lékařů. Dozvěděli jsme se velkou heterogenitu v průběhu onemocnění COVID-19. Tato heterogenita je zesílena, protože neexistuje žádná specifická léčba onemocnění COVID-19 (experimentální off-label terapie, např. hydroxychlorochin, antivirová léčiva, steroidy, blokátory interleukinových receptorů byly používány variabilně mezi středisky a zeměmi). Se silným zaměřením na přeshraniční rozdíly, solidní hodnocení heterogenity, které popisuje základní demografie, hodnotí kurzy onemocnění v průběhu času, řeší rozdíly mezi pohlavími, zkoumá vztahy s výsledkem a hodnotí rozdíly v léčbě, ukáže jedinečné výsledky účinků různých voleb/nastavení (včetně systémů zdravotní péče). Přeshraniční prospektivně sbíraná kohorta ICU COVID-19 neexistuje, ale je naléhavě nutná. Velká dobře charakterizovaná kohorta Euregio COVID-19, která zahrnuje „přirozené“ rozdíly mezi zeměmi, může odhalit osvědčené postupy v celém našem regionu ve prospěch budoucích pacientů s onemocněním COVID-19, přinejmenším v celém našem regionu a zemích. Naopak, při zohlednění různých nastavení (včetně systémů zdravotní péče) lze údaje Euregio použít k předpovídání výsledku. Stanovená predikční skóre pro obecné populace ICU se jeví jako nevhodná pro populaci COVID-19, která se klinicky liší. Naštěstí je k dispozici mnoho prediktivních skóre onemocnění COVID-19. Údaje Euregio mají velké výhody při prošetřování jejich vnější platnosti přeshraničně, a zejména by mohly zjistit, zda některé výsledky dosahují lepších výsledků v jedné nemocnici nebo zemi oproti druhé. Vývoj nových, nebo přizpůsobení stávajících modelů pro Euregio konkrétně pomůže lépe informovat lékaře. Cíle: (1) Studie heterogenity v populacích pacientů s ICU, 2) zlepšení pokynů pro klinická rozhodnutí a 3) budování infrastruktury IT pro bezpečnou a účinnou výměnu dat a analýzu. OBJ 1. Máme v úmyslu propojit izolované úsilí do jediné kohortové sítě Euregio a průkopníkem nových konceptů charakterizace pacienta, strojového učení a hodnocení výsledků (tabulka 1). Síťovým partnerům bude umožněn přístup ke společnému datovému modelu a algoritmy budou zpřístupněny celé kohortové síti, což podpoří úsilí o spolupráci v oblasti výzkumu pomocí společné datové platformy. Za prvé, euregionální předem specifikované a prospektivně shromážděné údaje o onemocnění COVID-19 určí rozdíly mezi zeměmi. Za prvé, popis dat v kombinaci s pokročilým statistickým modelováním s výslednými daty odhalí heterogenitu a odhalí výsledky osvědčených postupů v celém našem regionu. Dále ověříme stávající predikční modely, přizpůsobíme je pro Euregio a vytvoříme nové predikční modely s výsledkem. OBJ 2. Přezkoumat stávající pokyny a přizpůsobit je pomocí výsledků založených na datech s cílem informovat lékaře o pacientech s onemocněním COVID-19. Výsledky analýz, které používají „přírodní“ variace v celém Euregio a odhalují osvědčené postupy, budou tvořit základ pro zdokonalování pokynů. To povede lékaře, aby přijímali pacienty na JIP nebo ne a pokračovali v léčbě, která udržuje život, nebo aby se vzdali podpory života, pokud to bude považováno za marné jednotněji v celém regionu. OBJ 3. Zastřešující ambicí je vybudovat rostoucí datovou platformu, která bude hostit soubor údajů, což umožní sdílený přístup, který respektuje osvědčené technické a regulační postupy, a to ve prospěch cílových skupin (tabulka 2). Kromě umožnění výzkumu vytvoří tato infrastruktura dashboard sdílení dat ICU téměř v reálném čase o přijetí pacientů a dostupnosti lůžka Euregio. Tím, že odhalí účinky na kapacitu ICU a klinický průběh dříve, budou mít nemocnice více času na spolupráci, reorganizaci a přípravu na nadcházející vlnu. (Czech)
4 November 2022
0 references
Az Euregio nagy népsűrűséggel, intenzív határokon átnyúló áthaladással és a becslések szerint az első pandémiás hullám során fertőzésen átesett lakosságnak csupán 5–10%-át érinti a második Covid19-hullámban. Ha igen, akkor arra törekszünk, hogy minden rendelkezésre álló ellátást biztosítsunk, beleértve az intenzív ápolási egységbe (ICU) való felvételt is, azoknak a betegeknek, akik részesülnek és visszatartják az ellátást azok számára, akik nem, miközben mind az őket, mind a családjukat támogató ellátásra összpontosítanak. Most le kell tanulnunk a tanulságokat, hogy a jövőbeli gondozással kapcsolatos döntéseket sokkal jobban tudjuk irányítani. A tanulságok tanulásának határokon átnyúló perspektívája valószínűleg továbbiakat fog feltárni. Mivel az Euregio lakosai egyformák, az eredmények közötti különbségeket rendszertényezők is befolyásolják. Az Euregio-n belül az egészségügyi rendszerek, a kórházi infrastruktúra, a felvételi kritériumok és a kezelési lehetőségek jelentősen eltérnek. Hollandiában az ICU-ágyak rendelkezésre állása 6,4, míg Németország és Belgium esetében ez a szám 29,2 és 15,9 főre vonatkozik, míg a szűkös ICU-forrásokat optimálisan kell felhasználni egy világjárvány idején, a rendszeres ellátással egyetértésben, ami elkerülhetetlenül befolyásolja az orvosok döntéseit. Nagy heterogenitást tanultunk a Covid19-fertőzés során. Ez a heterogenitás felerősödik, mivel nem létezik specifikus Covid19-kezelés (kísérleti off-label terápiákat, pl. hidroxiklórkint, vírusellenes gyógyszereket, szteroidokat, interleukin receptor-blokkolókat alkalmaztak különböző központok és országok között). Nagy hangsúlyt fektetve a határokon átnyúló különbségekre, a heterogenitás szilárd értékelése, amely leírja a kiindulási demográfiát, értékeli a betegségek időbeli alakulását, foglalkozik a nemi különbségekkel, megvizsgálja az eredményekkel való kapcsolatokat és értékeli a kezelési különbségeket, a különböző döntések/beállítások (beleértve az egészségügyi rendszereket is) hatásainak egyedi eredményeit mutatja. A határokon átnyúlóan gyűjtött, előretekintő ICU Covid19-kohorsz nem létezik, de sürgősen szükség van rá. Egy nagy, jól jellemzett Euregio COVID-19 kohorsz, amely magában foglalja az országok közötti „természetes” eltéréseket, feltárhatja a legjobb gyakorlatokat régiónk egész területén, hogy a jövőbeli Covid19-betegek javát szolgálja, legalábbis régiónkban és országainkban. Ezzel szemben, miközben figyelembe veszik a különböző beállításokat (beleértve az egészségügyi rendszereket is), az Euregio-adatok felhasználhatók az eredmény előrejelzésére. Az általános ICU-populációkra vonatkozóan megállapított előrejelzési pontszámok nem tűnnek megfelelőnek a Covid19-populáció esetében, amelyek klinikailag eltérnek egymástól. Szerencsére számos Covid19-előrejelzési pontszám válik elérhetővé. Az Euregio adatai jelentős előnyökkel járnak a határokon átnyúló külső érvényességük vizsgálata szempontjából, és különösen azt állapíthatják meg, hogy egyes pontszámok jobban teljesítenek-e az egyik kórházban vagy országban, mint a másikban. Az Euregio új modelljeinek kifejlesztése vagy a meglévő modellek adaptálása kifejezetten segít az orvosok jobb tájékoztatásában. A cél: (1) tanulmányozza az ICU-s betegpopuláció heterogenitási különbségeit, (2) javítsa a klinikai döntésekre vonatkozó iránymutatásokat, és (3) építse ki az IT-infrastruktúrát a biztonságos és hatékony adatcsere és elemzés érdekében. OBJ 1. Az elszigetelt erőfeszítéseket egyetlen Euregio kohorszhálózatba kívánjuk kapcsolni, és a betegek jellemzésére, a gépi tanulásra és az eredmények értékelésére vonatkozó új koncepciókat vezetünk be (1. táblázat). A hálózati partnerek hozzáférést kapnak a közös adatmodellhez, és algoritmusokat bocsátanak a teljes kohorszhálózat rendelkezésére, elősegítve az együttműködésen alapuló kutatási erőfeszítéseket egy közös adatplatform felhasználásával. Először is az euregionálisleg előre meghatározott és a Covid19-cel kapcsolatban előzetesen gyűjtött adatok azonosítják az országok közötti különbségeket. Először is, az adatok leírása a fejlett statisztikai modellezéssel és az eredményadatokkal együtt feltárja a heterogenitást, és feltárja a régiónkban bevált gyakorlatok eredményeit. Ezután validáljuk a meglévő előrejelzési modelleket, adaptáljuk őket az Euregio-hoz, és új előrejelzési modelleket fejlesztünk ki. OBJ 2. Vizsgálja felül a jelenlegi iránymutatásokat, és azokat adatvezérelt eredmények felhasználásával igazítsa ki annak érdekében, hogy tájékoztassa az orvosokat a Covid19-betegekről. Azok az elemzések eredményei, amelyek az Euregio egész területén „természetes” változatot használnak, és feltárják a bevált gyakorlatokat, az iránymutatás finomításának alapját képezik. Ez vezeti az orvosokat, hogy befogadják a betegeket ICU-ba vagy sem, és folytatják az életfenntartó kezelést vagy lemondanak az életfenntartó támogatásról, ha hiábavalónak tartják az egész régióban. OBJ 3. Az átfogó cél egy olyan egyre növekvő adatplatform létrehozá... (Hungarian)
4 November 2022
0 references
Euregio, b’densità għolja ta’ popolazzjoni, passaġġ transfruntier intens u madwar 5–10 % biss tal-abitanti li għaddew minn infezzjoni matul din l-ewwel mewġa pandemika, x’aktarx li reġa’ laqat ħażin fit-tieni mewġa tal-COVID-19. Jekk iva, aħna nimmiraw li nipprovdu l-kura kollha disponibbli, inkluż id-dħul fit-Taqsima tal-Kura Intensiva (ICU), lil dawk il-pazjenti li se jibbenefikaw u jżommu l-kura għal dawk li ma jagħmlux dan, filwaqt li niffukaw fuq kura ta’ appoġġ kemm għalihom kif ukoll għall-familja tagħhom. Irridu nitgħallmu issa biex niggwidaw id-deċiżjonijiet dwar il-kura futura ferm aħjar. Il-perspettiva transkonfinali fit-tagħlim tal-lezzjonijiet x’aktarx li tisfaxxa oħrajn addizzjonali. Peress li l-abitanti ta’ Euregio huma simili, id-differenzi fir-riżultati huma xprunati wkoll minn fatturi tas-sistema. Fi ħdan Euregio, is-sistemi tal-kura tas-saħħa, l-infrastruttura tal-isptarijiet, il-kriterji ta’ ammissjoni u l-għażliet ta’ trattament ivarjaw b’mod konsiderevoli. B’mod partikolari, id-disponibbiltà ta’ sodod tal-ICU fin-Netherlands hija 6.4, meta mqabbla ma’ 29.2 u 15.9 għal kull 100.000 abitant għall-Ġermanja u l-Belġju, resp. Ir-riżorsi tal-ICU skarsi għandhom jintużaw bl-aħjar mod matul pandemija, bi qbil ma’ kura regolari, li inevitabbilment taffettwa d-deċiżjonijiet tat-tobba. Tgħallimna eteroġeneità kbira fil-kors tal-mard tal-infezzjoni tal-COVID-19. Din l-eteroġeneità hija amplifikata peress li ma teżisti l-ebda kura speċifika għall-COVID-19 (terapiji esperimentali off-label eż. hydroxychloroquine, mediċini antivirali, sterojdi, imblokkaturi tar-riċetturi ta’ interleukin intużaw b’mod differenti bejn iċ-ċentri u l-pajjiżi). B’enfasi ewlenija fuq id-differenzi transkonfinali, evalwazzjoni solida dwar l-eteroġeneità li tiddeskrivi d-demografija tal-linja bażi, tevalwa l-korsijiet tal-mard matul iż-żmien, tindirizza d-differenzi bejn is-sessi, tinvestiga r-relazzjonijiet mar-riżultati u tevalwa d-differenzi fil-kura turi riżultati uniċi tal-effetti ta’ għażliet/settings differenti (inklużi s-sistemi tal-kura tas-saħħa). Koorti transfruntier tal-ICU dwar il-COVID-19 miġbur b’mod prospettiv ma jeżistix, iżda huwa meħtieġ b’mod urġenti. Koorti kbir ikkaratterizzat sew tal-COVID-19 Euregio li jinkorpora l-varjazzjoni “naturali” bejn il-pajjiżi jista’ jiżvela l-aħjar prattika fir-reġjun tagħna għall-benefiċċju tal-pazjenti futuri tal-COVID-19, tal-inqas, fir-reġjun u fil-pajjiżi kollha tagħna. Min-naħa l-oħra, filwaqt li jitqiesu s-settings differenti (inklużi s-sistemi tal-kura tas-saħħa), id-data ta’ Euregio tista’ tintuża biex jitbassar ir-riżultat. Punteġġi ta’ tbassir stabbiliti għall-popolazzjonijiet ġenerali tal-ICU jidhru li mhumiex xierqa għall-popolazzjoni tal-COVID-19, li jvarjaw klinikament. Fortunatament, ħafna punteġġi ta’ tbassir tal-COVID-19 isiru disponibbli. Id-data ta’ Euregio għandha vantaġġi kbar biex tinvestiga l-validità esterna transkonfinali tagħha, u, b’mod partikolari, tista’ tistabbilixxi jekk ċerti punteġġi jmorrux aħjar fi sptar jew pajjiż wieħed fuq l-ieħor. L-iżvilupp ta’ mudelli ġodda, jew l-adattament ta’ mudelli eżistenti għal Euregio speċifikament jgħin biex it-tobba jiġu infurmati aħjar. Għanijiet: (1) jistudja differenzi fl-eteroġeneità fil-popolazzjonijiet ta’ pazjenti b’ICU, (2) itejjeb il-linji gwida għad-deċiżjonijiet kliniċi, u (3) jibni infrastruttura tal-IT għal skambju ta’ dejta u analiżi siguri u effiċjenti. OBJ 1. Aħna beħsiebna ngħaqqdu l-isforzi iżolati f’netwerk wieħed ta’ koorti Euregio u kunċetti ġodda pijunieri ta’ karatterizzazzjoni tal-pazjent, tagħlim awtomatiku u evalwazzjoni tar-riżultat (Tabella 1). L-imsieħba tan-netwerk se jingħataw aċċess għall-mudell komuni tad-dejta, u l-algoritmi se jkunu disponibbli għan-netwerk kollu tal-koorti, biex b’hekk tingħata spinta lill-isforzi tar-riċerka kollaborattiva bl-użu ta’ pjattaforma komuni tad-dejta. L-ewwel nett, id-data ewreġjonali speċifikata minn qabel u miġbura b’mod prospettiv dwar il-COVID-19 se tidentifika d-differenzi bejn il-pajjiżi. L-ewwel nett, id-deskrizzjoni tad-data kkombinata ma’ mmudellar statistiku avvanzat mad-data tal-eżitu se tneħħi l-eteroġeneità u tiżvela riżultati dwar l-aħjar prattiki fir-reġjun kollu tagħna. Imbagħad, se nivvalidaw mudelli eżistenti ta’ tbassir, nadattawhom għal Euregio u niżviluppaw mudelli ġodda ta’ tbassir b’riżultat. OBJ 2. Tirrevedi l-linji gwida attwali u tadattahom bl-użu ta’ riżultati xprunati mid-data biex tinforma lit-tobba dwar il-pazjenti b’COVID-19. Ir-riżultati mill-analiżijiet li jużaw varjazzjoni “naturali” f’Euregio u jiżvelaw l-aħjar prattika se jiffurmaw bażi għall-irfinar tal-linji gwida. Dan se jiggwida lit-tobba biex idaħħlu l-pazjenti f’ICU jew le u biex ikomplu l-kura li ssostni l-ħajja jew l-appoġġ li jmantni l-ħajja jekk ikun ikkunsidrat għalxejn b’mod aktar uniformi fir-reġjun kollu. OBJ 3. L-ambizzjoni ġenerali hija li tinbena pjattaforma tad-data li qed tikber li se tospita s-sett tad-data, biex b’hekk l-aċċess kond... (Maltese)
4 November 2022
0 references
Euregio, s visokom gustoćom naseljenosti, intenzivnim prekograničnim prolaskom i procijenjenim samo 5 – 10 % stanovnika koji su prošli kroz infekciju tijekom tog prvog pandemijskog vala, vjerojatno je ponovno teško pogođen u drugom valu bolesti COVID-19. Ako je tako, cilj nam je pružiti svu dostupnu skrb, uključujući prijem u Jedinicu intenzivnog liječenja (ICU), onim pacijentima koji će imati koristi i uskratiti skrb za one koji to ne čine, a istodobno se usredotočiti na potpornu skrb za njih i njihovu obitelj. Sada moramo naučiti lekcije kako bismo bolje usmjeravali odluke o budućoj skrbi. Prekogranična perspektiva u učenju lekcija vjerojatno će razotkriti dodatne. Budući da su stanovnici Euregia podjednako, razlike u ishodima također su potaknute čimbenicima sustava. Unutar Euregia sustavi zdravstvene skrbi, bolnička infrastruktura, kriteriji za prihvat i izbor liječenja znatno se razlikuju. Konkretno, dostupnost kreveta ICU u Nizozemskoj iznosi 6,4, u usporedbi s 29,2 i 15,9 na 100 000 stanovnika za Njemačku i Belgiju. Oskudni resursi ICU-a trebali bi se optimalno koristiti tijekom pandemije, u skladu s redovitom skrbi, što neizbježno utječe na liječničke odluke. Naučili smo veliku heterogenost u tijeku bolesti COVID-19. Ta se heterogenost pojačava jer ne postoji posebno liječenje bolesti COVID-19 (eksperimentalne terapije izvan odobrene indikacije, npr. hidroksiklorokin, antivirusni lijekovi, steroidi, blokatori interleukovih receptora različito su korišteni između centara i zemalja). S velikim naglaskom na prekograničnim razlikama, pouzdana procjena heterogenosti koja opisuje osnovne demografske podatke, ocjenjuje tijekove bolesti tijekom vremena, bavi se spolnim razlikama, istražuje odnose s ishodom i procjenjuje razlike u liječenju, pokazat će jedinstvene rezultate učinaka različitih izbora/postavki (uključujući zdravstvene sustave). Prekogranična prospektivno prikupljena kohorta ICU-a za COVID-19 ne postoji, ali je hitno potrebna. Velika dobro karakterizirana kohorta Euregio COVID-19 koja uključuje „prirodne” razlike među zemljama može otkriti najbolju praksu u cijeloj našoj regiji za dobrobit budućih pacijenata oboljelih od COVID-a 19, barem u cijeloj našoj regiji i zemljama. S druge strane, uzimajući u obzir različite postavke (uključujući zdravstvene sustave), Euregio podaci mogu se koristiti za predviđanje ishoda. Utvrđeni rezultati predviđanja za opće populacije ICU-a čine se neprikladnima za populaciju COVID-19, koja se klinički razlikuje. Srećom, mnogi rezultati predviđanja bolesti COVID-19 postaju dostupni. Euregio podaci imaju velike prednosti u istraživanju njihove vanjske valjanosti preko granice, a posebno bi mogli utvrditi jesu li određeni rezultati bolji u jednoj bolnici ili državi u odnosu na drugu. Razvoj novih ili prilagodba postojećih modela za Euregio posebno će pomoći u boljem informiranju liječnika. Ciljevi: (1) proučavati razlike u heterogenosti u populaciji bolesnika s ICU-om, (2) poboljšati smjernice za donošenje kliničkih odluka i (3) izgraditi informatičku infrastrukturu za sigurnu i učinkovitu razmjenu i analizu podataka. OBJ 1. Namjeravamo povezati izolirane napore u jedinstvenu Euregio kohortnu mrežu i uvesti nove koncepte karakterizacije pacijenata, strojnog učenja i procjene ishoda (Tablica 1). Mrežnim partnerima odobrit će se pristup zajedničkom podatkovnom modelu, a algoritmi će biti dostupni cijeloj kohortnoj mreži, čime će se poticati suradnička istraživanja s pomoću zajedničke podatkovne platforme. Za početak će se u euregionalno unaprijed utvrđenim i prospektivno prikupljenim podacima o bolesti COVID-19 utvrditi razlike među zemljama. Prvo, opis podataka u kombinaciji s naprednim statističkim modeliranjem s podacima ishoda razotkrit će heterogenost i otkriti rezultate o najboljim praksama u cijeloj našoj regiji. Zatim ćemo potvrditi postojeće modele predviđanja, prilagoditi ih Euregio i razviti nove modele predviđanja s ishodom. OBJ 2. Preispitati postojeće smjernice i prilagoditi ih s pomoću rezultata temeljenih na podacima kako bi se liječnici informirali o bolesnicima s bolešću COVID-19. Rezultati analiza koje koriste „prirodne” varijacije u cijelom Euregiou i otkrivaju najbolju praksu bit će temelj za poboljšanje smjernica. To će voditi liječnike da prihvate pacijente na ICU ili ne i da nastave liječenje održavanja života ili odustaju od potpore za održavanje života ako se to smatra uzaludnijim na ujednačeniji način u cijeloj regiji. OBJ 3. Sveobuhvatna je ambicija izgraditi rastuću podatkovnu platformu na kojoj će se nalaziti skup podataka, čime će se omogućiti zajednički pristup, u skladu s najboljim tehničkim i regulatornim praksama, u korist ciljnih skupina (tablica 2.). Osim što će omogućiti istraživanja, ova infrastruktura će stvoriti kontrolnu ploču koja će dijeliti podatke ICU-a u gotovo stvarnom vremenu o prijemu pacijenata i dostupnosti Euregio kreveta. Otkrivanjem učinaka na kapacitet ICU-a i klinički tečaj ranije, bolnice će imati više vremena... (Croatian)
4 November 2022
0 references
Euregio ar augstu iedzīvotāju blīvumu, intensīvu pārrobežu šķērsošanu un tikai aptuveni 5–10 % iedzīvotāju, kas skāra inficēšanos šā pirmā pandēmijas viļņa laikā, visticamāk, atkal smagi skāra otro Covid-19 vilni. Ja tā ir, mūsu mērķis ir sniegt visu pieejamo aprūpi, tostarp uzņemšanu Intensīvās aprūpes nodaļā (ICU), tiem pacientiem, kas saņems un atturēs aprūpi tiem, kas to nesniegs, vienlaikus koncentrējoties uz atbalstošu aprūpi gan viņiem, gan viņu ģimenei. Tagad mums ir jāmācās mācīties, lai pieņemtu lēmumus par turpmāko aprūpi daudz labāk. Pārrobežu perspektīva pieredzes apgūšanā, visticamāk, atraisīs papildu perspektīvas. Tā kā Euregio iedzīvotāji ir līdzīgi, atšķirības rezultātos nosaka arī sistēmas faktori. Euregio veselības aprūpes sistēmas, slimnīcu infrastruktūra, uzņemšanas kritēriji un ārstēšanas iespējas ievērojami atšķiras. Jo īpaši, ICU gultas pieejamība Nīderlandē ir 6,4 salīdzinājumā ar 29,2 un 15,9 uz 100 000 iedzīvotājiem Vācijā un Beļģijā, resp. Scarce ICU resursi būtu optimāli jāizmanto pandēmijas laikā, vienojoties ar regulāru aprūpi, kas neizbēgami ietekmē ārsta lēmumus. Covid-19 infekcijas laikā mēs uzzinājām lielu neviendabīgumu. Šī neviendabība ir pastiprināta, jo nav īpašas Covid-19 ārstēšanas (eksperimentālas ārpusmarķējuma terapijas, piemēram, hidroksihlorohīns, pretvīrusu zāles, steroīdi, interleikīna receptoru blokatori tika izmantoti atšķirīgi starp centriem un valstīm). Galveno uzmanību pievēršot pārrobežu atšķirībām, pamatīgs neviendabīguma novērtējums, kas raksturo sākotnējo demogrāfiju, laika gaitā novērtē slimību kursus, risina dzimumu atšķirības, pēta attiecības ar iznākumu un novērtē ārstēšanas atšķirības, parādīs unikālus dažādu izvēles/iestatījumu (tostarp veselības aprūpes sistēmu) ietekmes rezultātus. Perspektīvi savākta pārrobežu ICU Covid-19 kohorta nepastāv, bet tā ir steidzami nepieciešama. Liela, labi raksturota Euregio Covid-19 kohorta, kas ietver “dabiskās” atšķirības starp valstīm, var atklāt paraugpraksi visā mūsu reģionā, lai sniegtu labumu nākamajiem Covid-19 pacientiem vismaz visā mūsu reģionā un valstīs. Savukārt, ņemot vērā dažādus iestatījumus (tostarp veselības aprūpes sistēmas), Euregio datus var izmantot, lai prognozētu iznākumu. Noteiktie prognozes rādītāji vispārējām ICU populācijām šķiet nepiemēroti Covid-19 populācijai, kas klīniski atšķiras. Par laimi, ir pieejami daudzi Covid-19 prognožu rādītāji. Euregio datiem ir lielas priekšrocības, lai izpētītu to ārējo derīgumu pāri robežām, un jo īpaši tie varētu noteikt, vai daži rādītāji ir labāki vienā slimnīcā vai valstī salīdzinājumā ar otru. Jaunu Euregio modeļu izstrāde vai esošo modeļu pielāgošana īpaši palīdzēs labāk informēt ārstus. Mērķi: (1) pētīt neviendabīguma atšķirības ICU pacientu populācijās, 2) uzlabot klīnisko lēmumu pamatnostādnes un 3) veidot IT infrastruktūru drošai un efektīvai datu apmaiņai un analīzei. OBJ 1. Mēs plānojam savienot izolētus centienus vienā Euregio kohortas tīklā un ieviest jaunas koncepcijas par pacientu raksturošanu, mašīnmācīšanos un rezultātu novērtēšanu (1. tabula). Tīkla partneriem tiks piešķirta piekļuve kopējam datu modelim, un algoritmi būs pieejami visam kohortas tīklam, veicinot kopīgus pētniecības centienus, izmantojot kopīgu datu platformu. Vispirms iepriekš noteiktie un perspektīvi savāktie dati par Covid-19 identificēs atšķirības starp valstīm. Pirmkārt, datu apraksts apvienojumā ar progresīvu statistisko modelēšanu ar iznākuma datiem izzudīs neviendabīgumu un atklās rezultātus par labāko praksi visā mūsu reģionā. Pēc tam mēs apstiprināsim esošos prognožu modeļus, pielāgojot tos Euregio un izstrādājot jaunus prognozēšanas modeļus ar rezultātu. OBJ 2. Pārskatīt pašreizējās pamatnostādnes un pielāgot tās, izmantojot uz datiem balstītus rezultātus, lai informētu ārstus par Covid-19 pacientiem. Rezultāti no analīzēm, kas izmanto “dabiskas” variācijas visā Euregio un atklāj labāko praksi, būs pamats vadlīniju pilnveidošanai. Tas palīdzēs ārstiem uzņemt pacientus ICU vai nē un turpināt dzīvi noturošu ārstēšanu vai atmest dzīvību noturošu atbalstu, ja to uzskata par veltīgu vienotākā veidā visā reģionā. OBJ 3. Vispārējais mērķis ir izveidot augošu datu platformu, kas mitinās datu kopu, padarot iespējamu kopīgu piekļuvi, kurā tiek ievērota labākā tehniskā un regulatīvā prakse, lai sniegtu labumu mērķgrupām (2. tabula). Papildus pētniecības iespējām šī infrastruktūra izveidos informācijas paneli, kurā būs pieejami gandrīz reāllaika ICU dati par pacientu uzņemšanu un Euregio gultas pieejamību. Atklājot ietekmi uz ICU jaudu un klīnisko kursu agrāk, slimnīcām būs vairāk laika sadarboties, reorganizēt un sagatavoties gaidāmajam vilnim. (Latvian)
4 November 2022
0 references
Euregio, con una alta densidad de población, un intenso paso transfronterizo y solo un 5-10 % de los habitantes que se infectaron durante esta primera ola pandémica, es probable que vuelva a ser golpeado duramente en una segunda ola de COVID-19. Si es así, nuestro objetivo es proporcionar toda la atención disponible, incluida la admisión a la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), a aquellos pacientes que se beneficiarán y retendrán la atención para aquellos que no lo hacen, mientras se centran en la atención de apoyo tanto para ellos como para su familia. Tenemos que aprender lecciones ahora para guiar las decisiones sobre la atención futura mucho mejor. Es probable que la perspectiva transfronteriza en el aprendizaje de lecciones desvela otras adicionales. Como los habitantes de Euregio son iguales, las diferencias en los resultados también son impulsadas por factores del sistema. Dentro de Euregio, los sistemas sanitarios, la infraestructura hospitalaria, los criterios de admisión y las opciones de tratamiento varían considerablemente. En particular, la disponibilidad de camas de UCI en los Países Bajos es de 6,4, en comparación con 29,2 y 15,9 por 100.000 habitantes para Alemania y Bélgica, los recursos de la UCI escaso deben utilizarse de manera óptima durante una pandemia, de acuerdo con la atención regular, lo que inevitablemente afecta a las decisiones de los médicos. Aprendimos una gran heterogeneidad en el curso de la enfermedad de la infección por COVID-19. Esta heterogeneidad se amplifica ya que no existe un tratamiento específico para la COVID-19 (las terapias experimentales fuera de etiqueta, por ejemplo, hidroxicloroquina, medicamentos antivirales, esteroides, bloqueadores de receptores de interleucina se utilizaron de forma variable entre centros y países). Con un enfoque importante en las diferencias transfronterizas, una evaluación sólida de la heterogeneidad que describe la demografía de referencia, evalúa los cursos de enfermedades a lo largo del tiempo, aborda las diferencias de sexo, investiga las relaciones con el resultado y evalúa las diferencias de tratamiento mostrará resultados únicos de los efectos de diferentes opciones/establecimientos (incluidos los sistemas de atención médica). No existe una cohorte de COVID-19 de la UCI recogida de forma prospectiva transfronteriza, pero se necesita con urgencia. Una gran cohorte Euregio COVID-19 bien caracterizada que incorpora la variación «natural» entre países puede revelar las mejores prácticas en toda nuestra región para beneficiar a futuros pacientes de COVID-19, al menos, en toda nuestra región y países. Por el contrario, si bien se tienen en cuenta diferentes entornos (incluidos los sistemas de atención médica), los datos de Euregio se pueden utilizar para predecir el resultado. Los puntajes de predicción establecidos para las poblaciones generales de UCI parecen inapropiados para la población de COVID-19, que difieren clínicamente. Afortunadamente, muchas puntuaciones de predicción de COVID-19 están disponibles. Los datos de Euregio tienen grandes ventajas para investigar su validez externa transfronteriza y, en particular, podrían establecer si ciertos puntajes funcionan mejor en un hospital o país sobre el otro. El desarrollo de nuevos o la adaptación de modelos existentes para Euregio específicamente ayudará a informar mejor a los médicos. Objetivos: (1) estudiar las diferencias de heterogeneidad en las poblaciones de pacientes de la UCI, (2) mejorar las directrices de decisiones clínicas y (3) construir infraestructuras de TI para un intercambio y análisis de datos seguros y eficientes. OBJ 1. Tenemos la intención de conectar esfuerzos aislados en una sola red de cohortes Euregio y pioneros nuevos conceptos de caracterización del paciente, aprendizaje automático y evaluación de resultados (Tabla 1). Los socios de la red tendrán acceso al modelo de datos común, y los algoritmos se pondrán a disposición de toda la red de cohortes, impulsando los esfuerzos de investigación colaborativa utilizando una plataforma de datos común. Para empezar, los datos euregionalmente especificados y recopilados prospectivamente sobre la COVID-19 identificarán las diferencias entre países. En primer lugar, la descripción de los datos combinados con la modelización estadística avanzada con los datos de resultados desvelará la heterogeneidad y revelará resultados sobre las mejores prácticas en toda nuestra región. A continuación, validaremos los modelos de predicción existentes, adaptándolos a Euregio y desarrollaremos nuevos modelos de predicción con resultados. OBJ 2. Revise las directrices actuales y adapte estas utilizando resultados basados en datos para informar a los médicos sobre los pacientes con COVID-19. Los resultados de los análisis que utilizan variaciones «naturales» en todo Euregio y revelan las mejores prácticas formarán una base para el refinamiento de las directrices. Esto guiará a los médicos a admitir a los pacientes a una UCI o... (Spanish)
4 November 2022
0 references
Το Euregio, με υψηλή πληθυσμιακή πυκνότητα, έντονη διασυνοριακή διέλευση και μόνο το 5-10 % των κατοίκων που διήλθαν από μόλυνση κατά τη διάρκεια αυτού του πρώτου πανδημικού κύματος, είναι πιθανό να πληγεί και πάλι σκληρά σε ένα δεύτερο κύμα COVID-19. Αν ναι, στοχεύουμε στην παροχή όλης της διαθέσιμης φροντίδας, συμπεριλαμβανομένης της εισδοχής στη Μονάδα Εντατικής Θεραπείας (ΜΕΘ), στους ασθενείς που θα ωφεληθούν και θα παρακρατήσουν τη φροντίδα όσων δεν το κάνουν, εστιάζοντας παράλληλα στην υποστηρικτική φροντίδα τόσο για αυτούς όσο και για την οικογένειά τους. Πρέπει τώρα να αντλήσουμε διδάγματα για να καθοδηγήσουμε τις αποφάσεις για τη μελλοντική φροντίδα πολύ καλύτερα. Η διασυνοριακή προοπτική της εκμάθησης διδαγμάτων είναι πιθανό να διαλευκάνει πρόσθετα. Καθώς οι κάτοικοι του Euregio είναι όμοιοι, οι διαφορές στα αποτελέσματα καθοδηγούνται επίσης από παράγοντες του συστήματος. Εντός του Euregio, τα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης, η νοσοκομειακή υποδομή, τα κριτήρια εισαγωγής και οι επιλογές θεραπείας διαφέρουν σημαντικά. Συγκεκριμένα, η διαθεσιμότητα κλινών ΜΕΘ στις Κάτω Χώρες είναι 6,4, σε σύγκριση με 29,2 και 15,9 ανά 100.000 κατοίκους για τη Γερμανία και το Βέλγιο. Οι πόροι της ΜΕΘ θα πρέπει να χρησιμοποιούνται με τον βέλτιστο τρόπο κατά τη διάρκεια μιας πανδημίας, σε συμφωνία με την τακτική περίθαλψη, η οποία αναπόφευκτα επηρεάζει τις αποφάσεις των ιατρών. Μάθαμε μια μεγάλη ετερογένεια στην πορεία της νόσου COVID-19. Αυτή η ετερογένεια ενισχύεται δεδομένου ότι δεν υπάρχει ειδική θεραπεία για τη νόσο COVID-19 (π.χ. υδροξυχλωροκίνη, αντιιικά φάρμακα, στεροειδή, αναστολείς υποδοχέων ιντερλευκίνης χρησιμοποιούνταν ποικιλοτρόπως μεταξύ κέντρων και χωρών). Με ιδιαίτερη έμφαση στις διασυνοριακές διαφορές, μια στέρεη αξιολόγηση της ετερογένειας που περιγράφει τα δημογραφικά στοιχεία αναφοράς, αξιολογεί τα μαθήματα ασθενειών με την πάροδο του χρόνου, αντιμετωπίζει τις διαφορές μεταξύ των φύλων, διερευνά τις σχέσεις με το αποτέλεσμα και αξιολογεί τις διαφορές στη θεραπεία θα δείξει μοναδικά αποτελέσματα των επιπτώσεων των διαφορετικών επιλογών/ρυθμίσεων (συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης). Δεν υπάρχει διασυνοριακή ομάδα ICU COVID-19 που θα συλλεχθεί μελλοντικά, αλλά απαιτείται επειγόντως. Μια μεγάλη καλά χαρακτηρισμένη ομάδα Euregio COVID-19 που ενσωματώνει τη «φυσική» διαφοροποίηση μεταξύ των χωρών μπορεί να αποκαλύψει βέλτιστες πρακτικές σε ολόκληρη την περιφέρειά μας προς όφελος των μελλοντικών ασθενών με COVID-19, τουλάχιστον σε ολόκληρη την περιοχή και τις χώρες μας. Αντίθετα, λαμβάνοντας υπόψη διαφορετικές ρυθμίσεις (συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης), τα δεδομένα του Euregio μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη του αποτελέσματος. Οι καθορισμένες βαθμολογίες προβλέψεων για τους γενικούς πληθυσμούς ΜΕΘ φαίνονται ακατάλληλες για τον πληθυσμό COVID-19, οι οποίες διαφέρουν κλινικά. Ευτυχώς, πολλά αποτελέσματα πρόβλεψης για τη νόσο COVID-19 είναι διαθέσιμα. Τα δεδομένα του Euregio έχουν σημαντικά πλεονεκτήματα όσον αφορά τη διερεύνηση της εξωτερικής τους εγκυρότητας σε διασυνοριακό επίπεδο και, ειδικότερα, θα μπορούσαν να διαπιστώσουν εάν ορισμένες βαθμολογίες έχουν καλύτερες επιδόσεις σε ένα νοσοκομείο ή χώρα σε σχέση με το άλλο. Η ανάπτυξη νέων ή η προσαρμογή των υφιστάμενων μοντέλων για το Euregio ειδικά θα βοηθήσει στην καλύτερη ενημέρωση των ιατρών. ΣΚΟΠΟΣ: (1) μελέτη των διαφορών ετερογένειας στους πληθυσμούς ασθενών με ΜΕΘ, (2) βελτίωση των κατευθυντήριων γραμμών για τις κλινικές αποφάσεις και (3) δημιουργία υποδομής ΤΠ για ασφαλή και αποτελεσματική ανταλλαγή και ανάλυση δεδομένων. OBJ 1. Σκοπεύουμε να συνδέσουμε μεμονωμένες προσπάθειες σε ένα ενιαίο δίκτυο κοόρτης Euregio και να πρωτοστατήσουμε στις νέες έννοιες του χαρακτηρισμού των ασθενών, της μηχανικής μάθησης και της αξιολόγησης των αποτελεσμάτων (Πίνακας 1). Οι εταίροι δικτύου θα έχουν πρόσβαση στο κοινό μοντέλο δεδομένων και οι αλγόριθμοι θα είναι διαθέσιμοι σε ολόκληρο το δίκτυο της ομάδας, ενισχύοντας τις συνεργατικές ερευνητικές προσπάθειες χρησιμοποιώντας μια κοινή πλατφόρμα δεδομένων. Κατ’ αρχάς, τα ευπεριφερειακά προκαθορισμένα και μελλοντικά συλλεγόμενα δεδομένα σχετικά με τη νόσο COVID-19 θα εντοπίζουν τις διαφορές μεταξύ των χωρών. Πρώτον, η περιγραφή των δεδομένων σε συνδυασμό με την προηγμένη στατιστική μοντελοποίηση με δεδομένα αποτελεσμάτων θα διαλευκάνει την ετερογένεια και θα αποκαλύψει αποτελέσματα σχετικά με τις βέλτιστες πρακτικές σε όλη την περιοχή μας. Στη συνέχεια, θα επικυρώσουμε τα υπάρχοντα μοντέλα πρόβλεψης, προσαρμόζοντας τα για το Euregio και θα αναπτύξουμε νέα μοντέλα πρόβλεψης με αποτέλεσμα. OBJ 2. Να επανεξετάσει τις ισχύουσες κατευθυντήριες γραμμές και να τις προσαρμόσει με βάση τα δεδομένα για την ενημέρωση των ιατρών σχετικά με τους ασθενείς με COVID-19. Τα αποτελέσματα αναλύσεων που χρησιμοποιούν «φυσικές» παραλλαγές σε όλο το Euregio και αποκαλύπτουν βέλτιστες πρακτικές θα αποτελέσουν τη βάση για τη βελτίωση των κατευθυντήριων γραμμών. Αυτό θα κα... (Greek)
4 November 2022
0 references
Euregio, avec une forte densité de population, un passage transfrontalier intense et seulement 5 à 10 % des habitants infectés au cours de cette première vague pandémique, est probablement frappé à nouveau durement lors d’une deuxième vague de COVID-19. Si c’est le cas, nous visons à fournir tous les soins disponibles, y compris l’admission à l’unité de soins intensifs (UIC), aux patients qui bénéficieront et refuseront des soins pour ceux qui ne le font pas, tout en mettant l’accent sur les soins de soutien pour eux et leur famille. Nous devons maintenant tirer des leçons pour mieux orienter les décisions concernant les soins futurs. La perspective transfrontalière de l’apprentissage des leçons est susceptible d’en démêler d’autres. Comme les habitants d’Euregio sont semblables, les différences de résultats sont également motivées par des facteurs systémiques. Au sein d’Euregio, les systèmes de santé, les infrastructures hospitalières, les critères d’admission et les choix de traitement varient considérablement. En particulier, la disponibilité de lits de soins intensifs aux Pays-Bas est de 6,4 contre 29,2 et 15,9 pour 100 000 habitants en Allemagne et en Belgique, les ressources en soins intensifs de Scarce devraient être utilisées de manière optimale pendant une pandémie, en accord avec des soins réguliers, ce qui affecte inévitablement les décisions des médecins. Nous avons appris une grande hétérogénéité dans le cours de la maladie au cours de l’infection par la COVID-19. Cette hétérogénéité est amplifiée puisqu’il n’existe pas de traitement spécifique pour la COVID-19 (des thérapies expérimentales hors marque telles que l’hydroxychloroquine, les antiviraux, les stéroïdes, les inhibiteurs des récepteurs interleukine ont été utilisées de manière variable entre les centres et les pays). En mettant l’accent sur les différences transfrontalières, une évaluation solide de l’hétérogénéité qui décrit la démographie de base, évalue l’évolution des maladies au fil du temps, aborde les différences entre les sexes, étudie les relations avec les résultats et évalue les différences de traitement, montrera des résultats uniques des effets de différents choix/réglages (y compris les systèmes de soins de santé). Il n’existe pas de cohorte de COVID-19 collectée à l’échelle transfrontalière, mais elle est nécessaire de toute urgence. Une grande cohorte Euregio COVID-19 bien caractérisée qui intègre la variation «naturelle» entre les pays peut révéler les meilleures pratiques dans toute notre région pour profiter aux futurs patients de la COVID-19, au moins, dans notre région et dans nos pays. Inversement, tout en prenant en compte différents paramètres (y compris les systèmes de soins de santé), les données d’Euregio peuvent être utilisées pour prédire les résultats. Les scores de prédiction établis pour les populations de soins intensifs généraux semblent inappropriés pour la population de COVID-19, qui diffèrent cliniquement. Heureusement, de nombreux scores de prédiction de COVID-19 deviennent disponibles. Les données d’Euregio présentent des avantages majeurs pour étudier leur validité externe transfrontalière et, en particulier, pourraient déterminer si certains scores obtiennent de meilleurs résultats dans un hôpital ou un pays par rapport à l’autre. Le développement de nouveaux modèles ou l’adaptation de modèles existants pour Euregio en particulier aidera à mieux informer les médecins. Objectifs: (1) étudier les différences d’hétérogénéité dans les populations de patients en soins intensifs, (2) améliorer les lignes directrices de décision clinique et (3) construire une infrastructure informatique pour un échange et une analyse de données sûrs et efficaces. OBJ 1. Nous avons l’intention de relier les efforts isolés à un seul réseau de cohortes Euregio et de mettre au point de nouveaux concepts de caractérisation des patients, d’apprentissage automatique et d’évaluation des résultats (tableau 1). Les partenaires du réseau auront accès au modèle de données commun, et des algorithmes seront mis à la disposition de l’ensemble du réseau de cohortes, ce qui stimulera les efforts de recherche collaborative à l’aide d’une plate-forme de données commune. Pour commencer, les données eurégionalement préspécifiées et collectées de manière prospective sur la COVID-19 identifieront les différences entre les pays. Premièrement, la description des données combinée à une modélisation statistique avancée avec des données sur les résultats permettra de démêler l’hétérogénéité et de révéler des résultats sur les meilleures pratiques dans toute notre région. Ensuite, nous validerons les modèles de prédiction existants, les adapterons à Euregio et développerons de nouveaux modèles de prédiction avec des résultats. OBJ 2. Revoir les lignes directrices actuelles et les adapter à l’aide de résultats fondés sur les données pour informer les médecins sur les patients atteints de COVID-19. Les résultats d’analyses qui utilisent des vari... (French)
4 November 2022
0 references
Euregio, avec une forte densité de population, un passage transfrontalier intense et seulement 5 à 10 % des habitants infectés au cours de cette première vague pandémique, est probablement frappé à nouveau durement lors d’une deuxième vague de COVID-19. Si c’est le cas, nous visons à fournir tous les soins disponibles, y compris l’admission à l’unité de soins intensifs (UIC), aux patients qui bénéficieront et refuseront des soins pour ceux qui ne le font pas, tout en mettant l’accent sur les soins de soutien pour eux et leur famille. Nous devons maintenant tirer des leçons pour mieux orienter les décisions concernant les soins futurs. La perspective transfrontalière de l’apprentissage des leçons est susceptible d’en démêler d’autres. Comme les habitants d’Euregio sont semblables, les différences de résultats sont également motivées par des facteurs systémiques. Au sein d’Euregio, les systèmes de santé, les infrastructures hospitalières, les critères d’admission et les choix de traitement varient considérablement. En particulier, la disponibilité de lits de soins intensifs aux Pays-Bas est de 6,4 contre 29,2 et 15,9 pour 100 000 habitants en Allemagne et en Belgique, les ressources en soins intensifs de Scarce devraient être utilisées de manière optimale pendant une pandémie, en accord avec des soins réguliers, ce qui affecte inévitablement les décisions des médecins. Nous avons appris une grande hétérogénéité dans le cours de la maladie au cours de l’infection par la COVID-19. Cette hétérogénéité est amplifiée puisqu’il n’existe pas de traitement spécifique pour la COVID-19 (des thérapies expérimentales hors marque telles que l’hydroxychloroquine, les antiviraux, les stéroïdes, les inhibiteurs des récepteurs interleukine ont été utilisées de manière variable entre les centres et les pays). En mettant l’accent sur les différences transfrontalières, une évaluation solide de l’hétérogénéité qui décrit la démographie de base, évalue l’évolution des maladies au fil du temps, aborde les différences entre les sexes, étudie les relations avec les résultats et évalue les différences de traitement, montrera des résultats uniques des effets de différents choix/réglages (y compris les systèmes de soins de santé). Il n’existe pas de cohorte de COVID-19 collectée à l’échelle transfrontalière, mais elle est nécessaire de toute urgence. Une grande cohorte Euregio COVID-19 bien caractérisée qui intègre la variation «naturelle» entre les pays peut révéler les meilleures pratiques dans toute notre région au profit des futurs patients de la COVID-19, au moins, dans notre région et dans nos pays. Inversement, tout en prenant en compte différents paramètres (y compris les systèmes de soins de santé), les données d’Euregio peuvent être utilisées pour prédire les résultats. Les scores de prédiction établis pour les populations de soins intensifs généraux semblent inappropriés pour la population de COVID-19, qui diffèrent cliniquement. Heureusement, de nombreux scores de prédiction de COVID-19 deviennent disponibles. Les données d’Euregio présentent des avantages majeurs pour étudier leur validité externe transfrontalière et, en particulier, pourraient déterminer si certains scores obtiennent de meilleurs résultats dans un hôpital ou un pays par rapport à l’autre. Le développement de nouveaux modèles ou l’adaptation de modèles existants pour Euregio en particulier aidera à mieux informer les médecins. Objectifs: (1) étudier les différences d’hétérogénéité dans les populations de patients en soins intensifs, (2) améliorer les lignes directrices de décision clinique et (3) construire une infrastructure informatique pour un échange et une analyse de données sûrs et efficaces. OBJ 1. Nous avons l’intention de relier les efforts isolés à un seul réseau de cohortes Euregio et de mettre au point de nouveaux concepts de caractérisation des patients, d’apprentissage automatique et d’évaluation des résultats (tableau 1). Les partenaires du réseau auront accès au modèle de données commun, et des algorithmes seront mis à la disposition de l’ensemble du réseau de cohortes, ce qui stimulera les efforts de recherche collaborative à l’aide d’une plate-forme de données commune. Pour commencer, les données eurégionalement préspécifiées et collectées de manière prospective sur la COVID-19 identifieront les différences entre les pays. Premièrement, la description des données combinée à une modélisation statistique avancée avec des données sur les résultats permettra de démêler l’hétérogénéité et de révéler des résultats sur les meilleures pratiques dans toute notre région. Ensuite, nous validerons les modèles de prédiction existants, les adapterons à Euregio et développerons de nouveaux modèles de prédiction avec des résultats. OBJ 2. Revoir les lignes directrices actuelles et les adapter à l’aide de résultats fondés sur les données pour informer les médecins sur les patients atteints de COVID-19. Les résultats d’analyses qui utilisent des variatio... (French)
4 November 2022
0 references