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Savana Manager

Un outil analytique qui génère instantanément desgraphiques et des tableaux décrivant l’activité des professionnels

Essayez dès maintenant Savana Manager

Fonctionnalités

  • Détection et quantification de la variabilité dans la pratique clinique.
  • Accélérer la faisabilité des essais cliniques en localisant des patients qui satisfont à des critères d’inclusion de plus en plus complexes grâce à l’extraction de texte libre.
  • Comparaison des pratiques cliniques entre différents points de soins.
  • Trouver et décrire une population cible traitée de plus grande granularité et en temps réel.

Avantages

Il construit immédiatement et intuitivement des tableaux dynamiques et graphiques décrivant de manière très granulaire les activités menées par les professionnels lors de la prestation de services. Il permet également de connaître la répartition épidémiologique de la population prise en charge. Il découvre les informations jusqu’à présent enfouies dans les données et impossible à extraire.
  • Variabilité dans la pratique cliniqueVariabilité dans la pratique clinique
  • Épidémiologie de la populationÉpidémiologie de la population

De quelle manière Savana Manager aide-t-il?

Exemples réels d’utilisateurs de Savana:

  • Éviter l’utilisation de compresses élastiques inutiles (dossiers chirurgicaux).
  • Savoir que le point de contact le plus fréquent après la maladie d’Alzheimer est la Traumatologie.
  • Vérifier si les NAO sont plus sûrs que l’acénocoumarol dans la FA.
  • Détecter les candidats à CHX de Parkinson (non inclus par erreur).
  • Corriger une erreur x2 (commise avec CIM) dans la prévision des lits et salbutamol pour la bronchiolite.
  • Identifier les patients présentant des tremblements essentiels réfractaires sur lesquels appliquer des ultrasons (technologie jusqu’alors sous-utilisée).
  • Recruter les patients atteints de cardiomyopathie aortique familiale (code CIM non disponible) pour un essai clinique.
  • Identifier tous les patients d’un centre qui ont reçu une ventilation mécanique non invasive.
  • Savoir combien de femmes accouchées retourneront à l’hôpital à l’avenir.
  • Énumérer combien de cytoréductions ont été effectuées par le Dr X.
  • Compter combien de cas de bronchiolites ont été incorrectement adressés à l’USI pédiatrique.
  • Anticiper combien de chirurgies de la colonne vertébrale peuvent être réellement évitées avec l’école du dos.
  • Préciser dans combien de cas de suspicion d’appendicite est pratiquée une TDM+échographie.
  • Détecter les infections nosocomiales.
  • Découvrir combien de cancers du sein ont été traités par le lapatinib.
  • Identifier les patients prédiabétiques et les évènements hypoglycémiques pour un essai clinique.
  • Découvrir quels patients atteints d’une cardiopathie ischémique sont rentrés chez eux sans statines.
Flux des consultations des patients diabétiques dans un hôpital de Madrid
  • Combine les soins primaires et spécialisésCombine les soins primaires et spécialisés
  • Données textuelles et analytiquesDonnées textuelles et analytiques
  • Informations structurées et non structuréesInformations structurées et non structurées
Évolution du traitement des patients atteints de sclérose en plaques dans un hôpital de Madrid
  • Combine les soins primaires et spécialisésCombine les soins primaires et spécialisés
  • Données textuelles et analytiquesDonnées textuelles et analytiques
  • Informations structurées et non structuréesInformations structurées et non structurées

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