«Посещения веб-сайтов можно использовать для прогнозирования посещений скорой помощи для географического региона, а также для отдельных больниц», — сказал ведущий автор исследования Андреас Экстром, доктор медицины, из Каролинского института в Стокгольме, Швеция. «Заглядывая в будущее, мы могли бы создать модель для прогнозирования посещений отделения неотложной помощи, которая позволит лучше согласовывать планирование персонала с объемами ER».Используя Google Analytics, исследователи подсчитали и изобразили в виде графиков результаты поисков в Интернете на региональном медицинском веб-сайте Stockholm Health Care Guide (SHCG) за год и сравнили их с посещениями отделений неотложной помощи за тот же период. Посещение SHCG с 18:00. и полночь значительно коррелировали с количеством посещений скорой помощи на следующий день.
Самый точный прогноз посещений отделений неотложной помощи был достигнут для всего округа с уровнем ошибок 4,8 процента. Уровень ошибок при прогнозировании количества посещений отделений неотложной помощи в отдельных больницах на основе поиска в Интернете колеблется от 5,2 до 13,1 процента. (Уровень ошибок ниже 10 процентов считался хорошей производительностью, поскольку это соответствует другим методам, уже описанным для прогнозирования объемов посещений ER.)Посещаемость отделений неотложной помощи обычно была наибольшей по понедельникам и наименьшей — в выходные дни, пик посещений приходился на полдень, а затем постепенно снижался в течение остальной части дня.
Три дня в году с наименьшим числом посещений скорой помощи приходились на Рождество, Новый год и летние каникулы, что также совпало с наименьшим числом поисковых запросов в Интернете.«Чтобы такая информация была полезной, важно, чтобы мы могли прогнозировать посещения отделения неотложной помощи в более отдаленном будущем, чем на следующий день», — сказал д-р Экстром. «Это может быть возможно путем дальнейшего изучения корреляции между статистикой веб-сайта и посещениями скорой помощи.
Это имеет потенциальное преимущество в виде отражения текущих поведенческих тенденций, что может позволить нам адаптироваться к внезапным изменениям в поведении пациентов при прогнозировании посещений скорой помощи».