Elektronik mavi kod kayıtlarının bir yıllık değerlendirilmesi
One-year evaluation of electronic code blue records
- Tez No: 941918
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞULE ÖZBİLGİN
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Anestezi ve Reanimasyon, Anesthesiology and Reanimation
- Anahtar Kelimeler: elektronik kayıt sistemi, hastane içi kardiyak arrest, kardiyopulmoner resüsitasyon, mavi kod, electronic health record system, in-hospital cardiac arrest, cardiopulmonary resuscitation, code blue
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Cerrahi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Giriş: Elektronik hasta kayıtları tıbbi hataların azaltılması, verilere hızlı ulaşım sağlanması, daha iyi kalitede veriler elde edilmesi ve bu verilerin çok yönlü olarak sunulması, sağlık bakımının sonuçlarının ölçülebilmesi ve değerlendirilebilmesi, gerektiği yer ve zamanda kanıta dayalı karara destek sağlama bakımından önemli işlevlere sahiptir. Amaç: Bu çalışmanın amacı hastanemizdeki mavi kod uygulamalarının elektronik veri tabanı üzerinden değerlendirilmesinin incelenmesidir. Birincil amaç; mavi kod çağrı nedenlerini ve nerelerden çağrı yapıldığı ile ilgili bilgilerin değerlendirilerek hastanemizde mavi kod çağrılarının demografik verilerinin belirlenmesidir. İkincil amaç; kardiyopulmoner arrest ile ilişkili olabilecek faktörleri tespit edebilmektir. Gereç ve Yöntem: Dokuz Eylül Üniversitesi Hastanesi'nin mavi kod çağrılarının, elektronik veri sistemi üzerinden, bir yıl süresince retrospektif incelenmesi şeklinde planlanmıştır. Bulgular: Yatışı olmayan 211 hasta vardır. Hastaların yaş ortalaması 55,1±18,4 yıldır. Hastaların 85'i (%40,3) erkek, 126'sı (%59,7) kadındır. Çağrıların 179'u (%84,8) gündüz, 207'si (%98,1) hafta içi yapılmıştır. Mavi kod ekibi olayların 190'ına (%90,0) 0-3 dakika aralığında ulaşmıştır. Yatışı olan hasta sayısı 151'dir. Hastaların yaş ortalaması 70,1±13,6 yıldır. Hastaların 98'i (%64,9) erkek, 53'ü (%35,1) kadındır. Mavi kod ekibinin 0-3 dakikada ulaştığı olay sayısı 133'tür (%88,1). Yatışı olan hastalarda mavi kodların 84'ü (%55,6) kardiyak arrest, 42'si (%27,8) elektif entübasyon, 24'ü (%15,9) solunum arresti ve 1'i (%0,7) mekanik vantilatör ayarı nedeni ile verilmiştir. Yatan hastalar arasında KPR uygulanan 84 hastanın resüsitasyon özellikleri; ilk kardiyak arrest ritmi şok uygulanmayan ritim olan 79 hasta, şok uygulanabilen ritim 5 hasta olarak belirlenmiştir. Spontan dolaşımı geri dönen hastaların oranı şoklanabilir ritimlerde %60 (3 hasta) iken şoklanamayan ritimlerde %54,4 (43 hasta) olarak bulunmuş ve bu fark istatistiksel olarak anlamlı çıkmamıştır. Kardiyopulmoner resüsitasyon uygulanan olguların 46'sında spontan dolaşım sağlanmış 38'inde ise sağlanamamıştır. Tartışma ve Sonuç: Daha önceki yıllarda mavi kod (KPR) kayıt formunun bir kopyası hasta dosyasında diğer kopyası ise mavi kod ekibinde veya ekibin uygun gördüğü sekreterlikte toplanmasına rağmen bazen hasta dosyalarından ya da sekreterlikten dahi kaybolma, evrak eksikliği gibi istenmeyen durumlar olabiliyordu. Bunu engellenmenin yolu da artık kağıt halinde bir form değil bilgisayar üzerinden bir veri girişinin sağlanabilmesiydi. Bu sayede eksik veri girilmesinin yanı sıra formların hatalı girilmesi de engellenebilecek ve mavi kod başarısının araştırılması ve geliştirilmesi için daha kesin verilere ulaşabileceğiz.
Özet (Çeviri)
Introduction: Electronic health records (EHRs) play a critical role in reducing medical errors, enabling rapid access to data, improving the quality of information, and presenting it in a multidimensional manner. Moreover, they support evidence-based decision-making at the right place and time, and facilitate the assessment and evaluation of healthcare outcomes. Objective: The aim of this study is to evaluate the code blue activations in our hospital using data obtained from the electronic registry system. The primary objective is to assess the reasons for blue code calls and identify the locations from which these calls are made, thereby determining the demographic characteristics of blue code activations in our institution. The secondary objective is to identify factors that may be associated with cardiopulmonary arrest. Materials and Methods: A one-year retrospective review of code blue calls at Dokuz Eylul University Hospital was planned, utilizing data obtained from the hospital's electronic recording system. Results: A total of 211 patients who were not admitted at the time of the event were identified. The mean age of these patients was 55.1 ± 18.4 years. Of these, 85 (40.3%) were male and 126 (59.7%) were female. The majority of calls (179; 84.8%) occurred during daytime hours and 207 (98.1%) were on weekdays. In 190 cases (90.0%), the blue code team arrived at the scene within 0–3 minutes. Among hospitalized patients, there were 151 cases with a mean age of 70.1 ± 13.6 years. Of these, 98 (64.9%) were male and 53 (35.1%) were female. In this group, the blue code team reached the scene within 0–3 minutes in 133 cases (88.1%). Among hospitalized patients, blue code activations were triggered by cardiac arrest in 84 cases (55.6%), elective intubation in 42 cases (27.8%), respiratory arrest in 24 cases (15.9%), and ventilator setting issues in 1 case (0.7%). Of the 84 hospitalized patients who underwent cardiopulmonary resuscitation (CPR), 79 had a non-shockable initial rhythm and 5 had a shockable rhythm. Return of spontaneous circulation (ROSC) was achieved in 60% (3/5) of patients with shockable rhythms and in 54.4% (43/79) of patients with non-shockable rhythms, with no statistically significant difference between the groups. In total, ROSC was achieved in 46 patients, while it was unsuccessful in 38 cases. Discussion and Conclusion: In previous years, paper-based blue code (CPR) forms were stored both in the patient's medical file and by the blue code team or designated secretarial units. However, this often resulted in data loss, missing documentation, or incomplete records. Transitioning to an electronic data entry system eliminates such risks and improves data integrity. Moreover, it minimizes errors in data entry and ensures more accurate data for investigating and enhancing the effectiveness of code blue interventions.
Benzer Tezler
- Mavi kod uygulamalarının elektronik kayıt kullanılmaya başlandıktan sonraki dönemin retrospektif değerlendirilmesi
Retrospective evaluation of code blue after initiation of electronic data recording
SEVDA JAVADOVA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Anestezi ve ReanimasyonDokuz Eylül ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞULE ÖZBİLGİN
- Retrieving and classifying emergency situations for smart home applications
Akıllı ev uygulamaları için acil durumların saptanması ve sınıflandırılması
SEHER MAVİ UÇAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- 1-3 yaş arası çocuklarda mavi ışığa maruziyet ve uyku düzeyleri
Exposure to blue light and sleep levels in children aged 1 to 3 years
KÜBRA KOÇYİĞİT GÜLTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Halk SağlığıNecmettin Erbakan ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİLEK CİNGİL
- Bilgi toplumu sürecinde insan kaynakları yönetimi ve inovasyon
Human resources management and innovation in the process of information society
ABDULKERİM EŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA ERKANLI
- Protein integrated light-emitting diodes
Protein entegre ışık yayan diyotlar
RUSTAMZHON MELIKOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEDAT NİZAMOĞLU