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Bedenken über die Geburtshilfe im UK

Risiken und Erfahrungen in der Geburtshilfe bei verschiedenen ethnischen Gruppen untersuchen.

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Inhaltsverzeichnis

Die Geburtshilfe ist ein wichtiges Thema im UK geworden, besonders hinsichtlich der Todesfälle in Krankenhäusern während der Geburt. Die Leute machen sich Sorgen um die Sicherheit von Müttern und Babys, und spezielle Berichte sollen herausfinden, was schiefgeht und wie man es besser machen kann. Die Healthcare Safety Investigation Branch (HSIB) wurde gegründet, um Vorfälle zu untersuchen, bei denen Patienten im Krankenhaus geschädigt wurden. Ihr Hauptziel war es, die Sicherheit der Patienten in der Geburtshilfe zu untersuchen und zu verbessern.

Im Oktober 2023 wurde HSIB in zwei Gruppen aufgeteilt: Eine konzentriert sich auf die Sicherheit von Müttern und Neugeborenen, die andere arbeitet weiterhin als unabhängige Körperschaft. Diese Untersuchungen zielen darauf ab, herauszufinden, welche häufigen Probleme es in der Geburtshilfe gibt. Im letzten Jahr hat HSIB über tausend Berichte über Vorfälle erhalten, die während der Geburtshilfe aufgetreten sind. Die Mehrheit dieser Vorfälle beinhaltete Komplikationen, die zu ernsthaften Schäden für Babys oder Mütter führen könnten.

Die Berichte von HSIB haben gezeigt, dass es wiederholt Probleme gibt, wie schlechte Kommunikation unter dem Personal, das Versagen, Richtlinien zu befolgen, und Probleme bei der Überwachung von Müttern und Babys. Ein hochkarätiger Fall betraf den Tod eines Babys namens Harry Richford, was viele Bedenken aufwarf. Die Untersuchung offenbarte viele Versäumnisse in der Betreuung und führte zu einer Liste von Empfehlungen, um ähnliche Vorfälle in der Zukunft zu verhindern.

Eine weitere bedeutende Überprüfung, bekannt als die Ockenden Review, untersuchte die Geburtshilfe in einem bestimmten Krankenhaus, wo Familien Bedenken hinsichtlich der erbrachten Pflege äusserten. Diese Überprüfung, die Ereignisse von 2000 bis 2019 betrachtete, stellte fest, dass es ernsthafte Probleme mit der Kommunikation und der Einhaltung klinischer Richtlinien gab. Sie betonte den dringenden Bedarf an besserer Führung und einem klaren Plan für das geburtshilfliche Personal.

Das Royal College of Obstetricians and Gynaecologists wollte auch die Geburtshilfe mit ihrem Bericht "Each Baby Counts" verbessern. Der Bericht untersuchte Daten zu Totgeburten und Neonataltoden aus dem Jahr 2018 und schlug vor, dass andere Entscheidungen in vielen Fällen zu besseren Ergebnissen hätten führen können. Dieser Bericht hob die Bedeutung von Teamarbeit und die Einbeziehung von Eltern in Gespräche über die Pflege hervor.

Methode der Analyse

Für diese Forschung wurden 188 Vorfälleberichte von HSIB zur Geburtshilfe betrachtet. Diese Berichte wurden zwischen 2019 und 2022 gesammelt und enthielten Details zu verschiedenen Vorfällen. Die Forscher wollten diese Berichte analysieren, um herauszufinden, ob es Unterschiede in der erhaltenen Pflege zwischen verschiedenen ethnischen Gruppen gibt.

Dazu wurde eine Methode namens Natural Language Processing (NLP) eingesetzt. Damit können Forscher grosse Textmengen lesen und analysieren. Die Berichte wurden aufbereitet, um sich auf Teile zu konzentrieren, die Probleme in der Pflege erwähnten, und jeder Teil wurde mit spezifischen Themen beschriftet, um die Informationen zuordnen zu können.

Die Technik des Topic Modeling wurde verwendet, um häufige Themen in den Berichten zu identifizieren. Dies beinhaltete die Organisation des Textes in Kategorien basierend auf verschiedenen ethnischen Gruppen und den Problemen, mit denen sie konfrontiert waren. Sobald die Themen identifiziert waren, konnten sie verglichen werden, um zu sehen, wie verschiedene Gruppen die Geburtshilfe erlebt haben.

Ergebnisse der Analyse

Die Analyse zeigte, dass es verschiedene Bereiche von Bedenken basierend auf der Ethnie gibt. Zum Beispiel deuteten die Ergebnisse darauf hin, dass die Gruppen Schwarz, Asiatisch und Weiss Britisch unterschiedliche Schwerpunkte und Erfahrungen in der Geburtshilfe hatten.

Themen, die in der schwarzen ethnischen Gruppe identifiziert wurden

  1. Gesundheitsprozesse und Bewertungen: Die schwarze ethnische Gruppe hatte die meisten Sätze zu den Effektivität der Gesundheitsprozesse, was ein Anliegen für die Qualität der Bewertungen und Pflegeplanung zeigt.

  2. Patientenpflege und -management: Diese Gruppe betonte die Notwendigkeit einer ordentlichen Pflege und Management, wobei Probleme wie die Kommunikation unter dem Gesundheitspersonal und psychische Gesundheitsprobleme hervorgehoben wurden.

  3. Gesundheitstechnologie und -geräte: Es gab Bedenken hinsichtlich der Technologie, die in der Pflege eingesetzt wird, wie Überwachungsgeräte, was die Wichtigkeit von ordnungsgemässer Schulung und Nutzung zeigt.

  4. COVID-19 Einfluss auf die Gesundheitsversorgung: Die Auswirkungen der Pandemie wurden bemerkt, was auf die Herausforderungen hinweist, sich während dieser Zeit an neue Gesundheitsprozesse anzupassen.

  5. Multidisziplinäre Betreuung und Kommunikation: Obwohl dieses Thema weniger Sätze hatte, wurde dennoch auf die Bedeutung von Teamarbeit in der Pflege hingewiesen.

Themen, die in der asiatischen ethnischen Gruppe identifiziert wurden

  1. Notfallprozesse: Es wurden Bedenken hinsichtlich der Handhabung von Notfällen geäussert, mit einem Fokus auf die Reaktionszeiten und Entscheidungsfindung in dringenden Situationen.

  2. Klinische Abläufe und Geräte: Diese Gruppe zeigte signifikantes Interesse an der Effektivität klinischer Verfahren und der Geräte, die in der Pflege verwendet werden.

  3. Patiententransferlogistik: Es gab Erwähnungen der Logistik, die beim sicheren Transport von Patienten innerhalb der Gesundheitseinrichtungen notwendig sind, sowie die Notwendigkeit effektiver Kommunikation während der Transfers.

  4. Geburtsoptionen und -verfahren: Dieses Thema war weniger vertreten, spiegelte jedoch die Entscheidungen und Verfahren wider, die mit der Geburt verbunden sind.

  5. Systemische Gesundheitsprobleme: Diskurse beinhalteten breitere Bedenken innerhalb des Gesundheitssystems, die auf Herausforderungen hinwiesen, mit denen Patienten konfrontiert sind, wie Sprachbarrieren.

Themen, die in der weissen britischen ethnischen Gruppe identifiziert wurden

  1. Klinische Bewertungen und Überwachung: Diese Gruppe trug die meisten Sätze bei, die sich auf die Qualität und Gründlichkeit der klinischen Bewertungen konzentrieren.

  2. Kommunikation und zwischenmenschliche Faktoren: Die Bedeutung der Kommunikation unter dem Gesundheitspersonal und zwischen Personal und Patienten wurde hervorgehoben.

  3. COVID-19 Einfluss auf die Gesundheitsversorgung: Ähnlich wie bei anderen Gruppen äusserten sie Bedenken darüber, wie die Pandemie die Geburtshilfe beeinflusste.

  4. Befolgung von Richtlinien und Protokollen: Ein Fokus wurde auf die Bedeutung der Einhaltung festgelegter Richtlinien in der Gesundheitsversorgung gelegt.

  5. Geburtshilfe und Entscheidungsfindung: Dies beinhaltete Diskussionen über die Entscheidungsprozesse in der geburtshilflichen Versorgung und die damit verbundenen Herausforderungen.

Herausforderungen angehen

Die Forschung hob Risiken beim Arbeiten mit Daten hervor, die nicht repräsentativ für alle Gruppen sind. Wenn einige Gruppen unterrepräsentiert sind, kann das zu verzerrten Ansichten über die Probleme führen, mit denen man konfrontiert ist.

Einige Hauptanliegen sind:

  • Bias-Verstärkung: Eine Überrepräsentation einer Gruppe kann Stereotypen verstärken und die Erfahrungen anderer ignorieren.

  • Fehlinterpretation von Themen: Daten, die zu einer Gruppe tendieren, können zu falschen Schlussfolgerungen darüber führen, was in der Geburtshilfe wichtig ist.

  • Ethische Bedenken: Wenn Ungleichgewichte in den Daten nicht angegangen werden, kann das die Stimmen unterrepräsentierter Gruppen übersehen, was nicht fair ist.

  • Verlust wertvoller Einblicke: Fehlende Perspektiven anderer Gruppen können dazu führen, dass wichtige Erfahrungen nicht genutzt werden.

Um diese Risiken zu mindern, schlagen die Forscher vor, aktiv unterschiedliche Meinungen einzuholen und Gemeinschaftsvertreter einzubeziehen, um sicherzustellen, dass die Analyse fair und umfassend ist.

Fazit

Diese Studie zeigt, wie die Analyse von Vorfallberichten zur Geburtshilfe ernsthafte Probleme in der Pflege aufdecken kann, die angegangen werden müssen. Sie zeigt die Unterschiede in den Erfahrungen unter verschiedenen ethnischen Gruppen und betont die Wichtigkeit der Datenanalyse zur Verbesserung der Pflege. Die Ergebnisse machen deutlich, dass es systemische Probleme in den geburtshilflichen Diensten gibt, und es müssen Anstrengungen unternommen werden, um diese zu beheben, um Qualität und Gerechtigkeit in der Pflege zu verbessern.

Für die Zukunft besteht die Notwendigkeit, Feedback von Patienten und der Öffentlichkeit einzuholen, um sicherzustellen, dass alle Änderungen tatsächlich ihren Bedürfnissen entsprechen. Dieser Ansatz kann die Effektivität der Geburtshilfe verbessern und bessere Ergebnisse für Mütter und Babys in allen Gemeinschaften unterstützen. Ein inklusiverer und reaktionsfähigerer geburtshilflicher Versorgungssystem kann letztendlich zu höheren Standards in der Pflege für alle Beteiligten führen.

Originalquelle

Titel: Unveiling Disparities in Maternity Care: A Topic Modelling Approach to Analysing Maternity Incident Investigation Reports

Zusammenfassung: This study applies Natural Language Processing techniques, including Latent Dirichlet Allocation, to analyse anonymised maternity incident investigation reports from the Healthcare Safety Investigation Branch. The reports underwent preprocessing, annotation using the Safety Intelligence Research taxonomy, and topic modelling to uncover prevalent topics and detect differences in maternity care across ethnic groups. A combination of offline and online methods was utilised to ensure data protection whilst enabling advanced analysis, with offline processing for sensitive data and online processing for non-sensitive data using the `Claude 3 Opus' language model. Interactive topic analysis and semantic network visualisation were employed to extract and display thematic topics and visualise semantic relationships among keywords. The analysis revealed disparities in care among different ethnic groups, with distinct focus areas for the Black, Asian, and White British ethnic groups. The study demonstrates the effectiveness of topic modelling and NLP techniques in analysing maternity incident investigation reports and highlighting disparities in care. The findings emphasise the crucial role of advanced data analysis in improving maternity care quality and equity.

Autoren: Georgina Cosma, Mohit Kumar Singh, Patrick Waterson, Gyuchan Thomas Jun, Jonathan Back

Letzte Aktualisierung: 2024-07-11 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2407.08328

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.08328

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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