TY - JOUR AU - Luz, Christian Friedemann AU - Berends, Matthijs S AU - Dik, Jan-Willem H AU - Lokate, Mariëtte AU - Pulcini, Céline AU - Glasner, Corinna AU - Sinha, Bhanu PY - 2019 DA - 2019/5/24 TI - R诊断和抗菌模式的快速分析(RadaR):交互式开源软件应用程序感染管理和抗微生物药物管理JO - J医疗互联网Res SP - e12843 VL - 21 IS - 6kw -抗微生物药物管理KW -软件KW -医院记录KW -数据可视化KW -感染，医疗信息学应用AB -背景:分析医院中所有被诊断为感染的患者(包括那些疑似感染的患者)的过程和结果指标，不仅需要处理大型数据集，还需要考虑众多患者参数和指南。进行这种快速、可重复、适应性强的分析需要大量的技术专长;然而，这样的分析可以为感染管理和抗菌素管理(AMS)团队提供有价值的见解。目的:本研究的目的是介绍感染管理软件应用程序RadaR(快速分析诊断和抗菌模式)的设计、开发和测试，并确定在缺乏深入的软件或编程知识的情况下，RadaR是否可以促进用户友好、直观和交互式的大型数据集分析。方法:RadaR是在开源编程语言R中构建的，使用Shiny，一个额外的包来实现R中的web应用程序框架。它是在一个拥有1339张床位的学术三级转诊医院的背景下开发的，以处理超过18万人次的入院数据。结果:RadaR以快速和交互式的方式实现了分析图表和统计摘要的可视化。它允许用户根据17个不同的标准筛选患者群体，并调查抗微生物药物的使用、微生物诊断的使用和结果，包括抗微生物药物耐药性和住院时间的结果。此外，通过RadaR，可以对结果进行分层和分组，以根据患者个体特征对定义的患者组进行比较。 Conclusions: AMS teams can use RadaR to identify areas within their institutions that might benefit from increased support and targeted interventions. It can be used for the assessment of diagnostic and therapeutic procedures and for visualizing and communicating analyses. RadaR demonstrated the feasibility of developing software tools for use in infection management and for AMS teams in an open-source approach, thus making it free to use and adaptable to different settings. SN - 1438-8871 UR - //www.mybigtv.com/2019/6/e12843/ UR - https://doi.org/10.2196/12843 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31199325 DO - 10.2196/12843 ID - info:doi/10.2196/12843 ER -