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Comparison of the Aotearoa New Zealand Early Warning Score and National Early Warning Score to predict adverse inpatient events in a vital sign dataset

预警得分 医学 奥泰罗阿 接收机工作特性 预警系统 生命体征 急诊医学 不利影响 回顾性队列研究 医疗急救 内科学 外科 政治学 工程类 航空航天工程 法学
作者
Chilukuri K. Mohan,Pouya Entezami,Simon John,Judi E. Hewitt,V. Sylevych,Alex Psirides
出处
期刊:Anaesthesia [Wiley]
卷期号:78 (7): 830-839 被引量:4
标识
DOI:10.1111/anae.16007
摘要

Aotearoa New Zealand uses a single early warning score (EWS) across all public and private hospitals to detect adult inpatient physiological deterioration. This combines the aggregate weighted scoring of the UK National Early Warning Score with single parameter activation from Australian medical emergency team systems. We conducted a retrospective analysis of a large vital sign dataset to validate the predictive performance of the New Zealand EWS in discriminating between patients at risk of serious adverse events and compared this with the UK EWS. We also compared predictive performance for patients admitted under medical vs. surgical specialties. A total of 1,738,787 aggregate scores (13,910,296 individual vital signs) were obtained from 102,394 hospital admissions to six hospitals within the Canterbury District Health Board of New Zealand's South Island. Predictive performance of each scoring system was determined using area under the receiver operating characteristic curve. Analysis showed that the New Zealand EWS is equivalent to the UK EWS in predicting patients at risk of serious adverse events (cardiac arrest, death and/or unanticipated ICU admission). Area under the receiver operating characteristic curve for both EWSs for any adverse outcome was 0.874 (95%CI 0.871-0.878) and 0.874 (95%CI 0.870-0.877), respectively. Both EWSs showed superior predictive value for cardiac arrest and/or death in patients admitted under surgical rather than medical specialties. Our study is the first validation of the New Zealand EWS in predicting serious adverse events in a broad dataset and supports previous work showing the UK EWS has superior predictive performance in surgical rather than medical patients.
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