南安普顿大学的研究人员参与了一项旨在缓解 NHS 面临的冬季压力的快速研究项目计划。

今年，由于 COVID-19 和创纪录的流感季节以及生活成本危机，NHS 承受着相当大的压力。

南安普顿研究由英国健康数据研究中心 (HDR UK) 在国家健康与护理研究所 (NIHR) 的资助下发起。

流行病学和医学统计学副教授 Nazrul Islam 博士和 NIHR 全科临床讲师兼执业全科医生 Hajira Dambha-Miller 博士将领导一个项目，以了解多种长期病症 (MLTC) 的哪些组合是相关的 在冬季住院和死亡的风险最高。

英国约有 1400 万人患有 MLTC——两种或多种慢性疾病，例如糖尿病、慢性阻塞性肺病和关节炎。 患有 MLTC 的人在冬季住院和死亡的风险更高。 但是，尚不清楚哪些 MLTC 组合与这些不良健康结果的风险最高相关，以及疫苗接种（针对 COVID-19 或季节性流感）是否可以降低这种风险。

Islam 博士和 Dambha-Miller 博士的项目将使用机器学习方法来分析患者数据以回答这些问题，以帮助制定干预措施和策略来降低这一弱势患者群体的风险。

Dambha-Miller 博士说：“这项工作将补充我们正在进行的对多种长期状况和社会护理需求的研究，并促进我们对 MLTC 患者的风险和脆弱性的理解。”

Islam 博士补充说：“这是一项独一无二的举措，它使用如此大量的数据来提供强有力的证据，证明与冬季住院和死亡风险较高相关的长期病症的组合。我们的研究结果将 通过结合识别高风险群体以尽早或优先实施预防措施以及按比例分配资源，可能挽救生命。”

Islam 博士还与他在国家统计局和伦敦大学学院的合作者一起从事该计划中的另外两个项目。

南安普顿大学 IT 创新中心主任 Michael Boniface 教授将领导一个解决复杂出院流程的项目。 这项工作汇集了 NIHR ARC Wessex、南安普顿大学、南安普顿大学医院和汉普郡医院。

Boniface 教授解释说：“目前，南安普顿综合医院大约 20% 的床位供患者使用，这些患者身体状况良好，可以出院，但由于延误安排后续护理而无法出院。 使用计算机算法，我们旨在帮助 NHS 了解导致患者延误的原因，并利用这种洞察力改进出院计划。”

这项工作是一个名为 PROCED 的项目的延续，该项目已经在 NIHR ARC Wessex 进行。

数字健康与生物医学工程 (DHBE) 的 Dan Burns 博士将与来自 Hampshire 医院 NHS 信托基金的 Matt Inada-Kim 教授合作开展一个名为预测急性呼吸道感染患者住院时间的项目。

伯恩斯博士解释说：“我们的目标是找到患有急性呼吸道感染（或 ARIs）的患者，他们长期住院的风险更高，并找到预测患者下次感染急性呼吸道感染时是否会长期住院的方法。 整个冬季有很大比例的入院与 ARI 相关，我们需要改进这一途径以帮助缓解冬季的影响。”

“我们想了解个别患者如何从 ARIs 中康复，这将涉及多种因素：年龄、性别、种族、先前诊断的疾病、病房的人员配备水平，以及他们如何从先前的感染中康复。 通过了解这些因素如何影响住院时间，我们希望开发出更有效的方法来监测和治疗 ARI 患者，从而减少患者住院时间并减少对 NHS 的影响。”

Matt Inada-Kim 教授之前曾与 Boniface 教授和 Burns 博士合作，使用机器学习和健康统计数据来支持社区中从 Covid 感染中恢复的人们。

总体而言，英国已经启动了 16 个项目。 每个项目都旨在在短短几个月内产生调查结果，以便在未来的冬天实施。 在 2022 年 12 月被选中后，这些研究将于 1 月开始，3 月底得出结果，并于今年晚些时候公布他们的研究结果。

HDR UK 首席科学家 Cathie Sudlow 教授表示：“作为一名曾在急诊科治疗过患者的医生，我非常清楚所面临的巨大挑战 今年冬天由医疗保健系统。 至关重要的是，我们必须快速、安全和负责任地使用数据来支持 NHS、其工作人员以及依赖它进行护理的患者。

“通过使用现有数据、研究团队和基础设施，这些项目能够快速应对 NHS 不断变化的压力。 在三个月内，他们将针对医疗服务中的关键痛点进行磨练，并就如何最好地管理资源和在冬季预防不必要的疾病制定以证据为导向的建议。”

注：本文由院校官方新闻直译，仅供参考，不代表指南留学态度观点。