Search Icon
ΑΝΑΖΗΤΗΣΗ
Τεχνολογία

Αμυγδαλίτιδα: Οι ψηφιακές διαβουλεύσεις υγειονομικής περίθαλψης δεν επαρκούν

Αμυγδαλίτιδα: Οι ψηφιακές διαβουλεύσεις υγειονομικής περίθαλψης δεν επαρκούν

Αμυγδαλίτιδα: Για να διασφαλιστεί η σωστή διάγνωση και θεραπεία, είναι ακόμα σημαντικό να πραγματοποιηθεί μια φυσική εξέταση

Η αμυγδαλίτιδα είναι συχνός λόγος για επισκέψεις στον γιατρό και συνταγογράφηση αντιβιοτικών στην πρωτοβάθμια περίθαλψη. Για να καθορίσουν εάν ένας ασθενής χρειάζεται αντιβιοτικά, οι γιατροί χρησιμοποιούν τα λεγόμενα Centor Criteria για την αμυγδαλίτιδα. Τα κριτήρια περιλαμβάνουν πυρετό, ευαίσθητους και διογκωμένους λεμφαδένες στις γωνίες της γνάθου και επιθεώρηση των αμυγδαλών.


Ωστόσο, δεν ήταν σαφές πόσο καλά μπορούν να αξιολογηθούν αυτά τα κριτήρια κατά τη διάρκεια ψηφιακών διαβουλεύσεων περίθαλψης σε σύγκριση με τις παραδοσιακές κατ’ ιδίαν διαβουλεύσεις. Αυτή η έλλειψη επιστημονικών στοιχείων έχει γίνει μια αυξανόμενη ανησυχία καθώς οι ψηφιακές διαβουλεύσεις για την υγειονομική περίθαλψη γίνονται πιο συχνές.

Ψηφιακή έναντι φυσικής αξιολόγησης

Η τρέχουσα μελέτη, που δημοσιεύτηκε στο περιοδικό Infectious Diseases, εξετάζει εάν οι ψηφιακές αξιολογήσεις είναι εξίσου αξιόπιστες με τις φυσικές εξετάσεις για τον προσδιορισμό του εάν η αντιβιοτική θεραπεία είναι δικαιολογημένη. Η μελέτη περιλαμβάνει 189 ασθενείς που αναζήτησαν περίθαλψη σε κλινικές υγειονομικής περίθαλψης και κλινικές επείγουσας φροντίδας στην περιοχή Västra Götaland, Σουηδία, μεταξύ Ιανουαρίου 2020 και Οκτωβρίου 2023.

Κάθε ασθενής στη μελέτη υποβλήθηκε σε δύο αξιολογήσεις: μια ψηφιακή ιατρική αξιολόγηση μέσω βίντεο και μια φυσική εξέταση που διενεργήθηκε από άλλο γιατρό. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι οι ψηφιακές διαβουλεύσεις υγειονομικής περίθαλψης δεν επαρκούν για την αξιολόγηση ορισμένων από τα πιο σημαντικά κριτήρια, όπως η επιθεώρηση αμυγδαλών και η εξέταση των λεμφαδένων.

Το ψηφιακό δεν είναι αρκετά ασφαλές

Μία από τις κινητήριες δυνάμεις πίσω από τη μελέτη είναι η Patrycja Woldan-Gradalska, Ph.D. στην Ακαδημία Sahlgrenska στο Πανεπιστήμιο του Γκέτεμποργκ και μόνιμη ιατρός στην κλινική Sätila Health care. Η μελέτη μας δείχνει ότι παρόλο που οι ψηφιακές διαβουλεύσεις υγειονομικής περίθαλψης είναι βολικές για πολλούς ασθενείς, δεν είναι αρκετά αξιόπιστες για την αξιολόγηση της αμυγδαλίτιδας. Για να διασφαλιστεί η σωστή διάγνωση και θεραπεία, είναι ακόμα σημαντικό να πραγματοποιηθεί μια φυσική εξέταση”.

Διαβάστε όλες τις τελευταίες Ειδήσεις για την υγεία από την Ελλάδα και τον Κόσμο
Ακολουθήστε το healthweb.gr στο Google News και μάθετε πρώτοι όλες τις ειδήσεις
Ακολουθήστε το healthweb.gr στο κανάλι μας στο YouTube

Διαβάστε Eπίσης:

Αντιμετωπίζοντας τη λοίμωξη των αμυγδαλών το καλοκαίρι

Λοιμώξεις λαιμού: Πώς επηρεάζουν την αρτηριακή πίεση;

Τι είναι, πώς εμφανίζονται και ποιες επιπτώσεις έχουν στην υγεία οι βακτηριακές λοιμώξεις

Πέτρες στις αμυγδαλές και πώς να τις αποφύγετε

svg%3E svg%3E
svg%3E
svg%3E
Περισσότερα

Πώς η Σεισμολογία βοηθά στην υπερηχογραφική απεικόνιση;

Σεισμολογία: Οι στατικές διορθώσεις στη σεισμολογία είναι εκτιμήσεις για το πόσο επιβραδύνεται ή επιταχύνεται ένα σεισμικό κύμα κοντά σε έναν δέκτη κατά το τελευταίο σκέλος της διαδρομής του μέσα από τη γη.

Μια τεχνολογία αναγνωρίζει με ακρίβεια την αυτοκτονική συμπεριφορά από τις λέξεις 

Μέσω της ανάλυσης αυτού του λεξιλογίου, η τεχνολογία μπορεί να εντοπίσει σημεία κινδύνου και να παρέχει έγκαιρη προειδοποίηση σε επαγγελματίες ψυχικής υγείας ή σε αρμόδιες υπηρεσίες.

Η εικονική πραγματικότητα μπορεί να μειώσει τα συμπτώματα παράνοιας στους ψυχωτικούς ασθενείς 

Μέσω της επανάληψης και της έκθεσης σε εικονικά σενάρια που μοιάζουν με τις πραγματικές τους εμπειρίες, οι ασθενείς μπορούν να μάθουν να διακρίνουν μεταξύ πραγματικών και παράλογων απειλών, μειώνοντας έτσι την αίσθηση απειλής και δυσπιστίας.

Φορητή συσκευή ανιχνεύει σπάνιες μεταλλάξεις

Η συσκευή μοιάζει με ένα τεστ PCR, αλλά είναι πιο φορητή και ταχύτερη, αποδίδοντας αποτελέσματα εντός 10 λεπτών, σύμφωνα με τους ερευνητές, προσθέτοντας ότι η τεχνολογία στοχεύει στην ταχεία ανίχνευση μεταλλάξεων στο σημείο φροντίδας. 

Νέο εργαλείο ΑI εντοπίζει περισσότερες περιπτώσεις Long Covid 

Το νέο εργαλείο AI βασίζεται σε προηγμένες τεχνικές μηχανικής μάθησης και ανάλυσης δεδομένων, αξιοποιώντας μεγάλες βάσεις δεδομένων ιατρικών αρχείων, αποτελέσματα εξετάσεων, ιστορικό νοσηλείας και αναφορές ασθενών.

Close Icon