Présenté à : Conférence Journées Québécoises de la Recherche en Santé Respiratoire (JQRSR) 2021, Montreal, Canada.
Éditeur : Quebec Respiratory Health Research Network.
Type : Résumé de conférence (Provincial).
Numéro de résumé : 7.
Texte intégral
Introduction : L'essor de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé a conduit à envisager le développement de systèmes pour toute situation de catastrophe. Notre objectif était de développer une fiche électronique de victimes (FEV) pour soutenir la gestion éventuelle des victimes de masse.
Méthodes : Après une revue de la littérature et la création d'une version papier, une FEV a été programmée en Python avec un framework Flask ainsi qu'HTML, JS et CSS. Deux versions ont été réalisées (MongoDB et MySQL ; cette dernière étant utilisée pour se connecter à une technologie de drone et à un laboratoire mobile). Un tableau de bord pilote de manière synchrone et automatique le contenu (connexion sécurisée, date/heure réelle, nombre de victimes, résumé du groupe et fiche spécifique du patient, données cliniques du patient, nouvelles entrées). La FEV a été testée à deux niveaux. Premièrement, une base de données simulant des données réelles de patients (fréquence respiratoire, pressions systolique et diastolique, fréquence cardiaque, SpO2, débit d'O2 selon une cible de SpO2 à 96 %, température, état neurologique (score de Glasgow et échelle AVPU)). Deuxièmement, une condition hypoxémique pour exécuter de manière synchrone le nexus monitorage-score-traitement.
Résultats : La FEV a été testée 250 fois avec les 5400 données cliniques simulées. Le tableau de bord de la FEV a pu remplir les fiches des patients en fonction du nombre de victimes. Chaque fois qu'une donnée était saisie dans le nexus (monitorage-score-traitement), elle était exécutée de manière synchrone et réussie. Les seuils, l'enregistrement et l'affichage des données ont fonctionné correctement.
Discussion : Globalement, cette étude a montré que le système FEV capturait les données et fournissait un score en temps réel. Des développements supplémentaires sont nécessaires pour intégrer la FEV dans la gestion des victimes de masse, y compris l'identification du patient et le transfert de données via un réseau virtuel crypté.
Remerciements : Nous remercions Sally Al-Omar pour son soutien informatique exceptionnel et MEDINT CBRNE Group pour ses initiatives entrepreneuriales fournies gratuitement (utilisation des ressources).
Citation (APA)
Bourassa, S., Elkhayaty, S., Leclerc, J., & Jouvet, P. (2021). An electronic casualty card as a clinical management tool for any disaster situation – here is a start for pioneering the Vimy Multi-System [Abstract]. Conférence Journées Québécoises de la Recherche en Santé Respiratoire, Montreal, Canada. Quebec Respiratory Health Research Network.