## JURNAL KEPERAWATAN TROPIS PAPUA
http://jurnalpoltekkesjayapura.com/index.php/jktp
VOLUME 04 NOMOR 02 DESEMBER 2021 ISSN 2654 - 5756 LITERATURE REVIEW

## EFEKTIFITAS PEMANTAUAN PEDIATRIC EARLY WARNING SCORING / SYSTEM DALAM ELECTRONIC HEALTH RECORD

## EFFECTIVENESS OF PEDIATRIC EARLY WARNING SCORING/SYSTEM MONITORING IN ELECTRONIC HEALTH RECORD
Herlina Febrianti 1 , Putri Nilasari 2
1 Fakultas Ilmu Keperawatan Universitas Indonesia, Depok, Indonesia, herlinafebrianti29@gmail.com 2 Dasar Keperawatan Keperawatan Dasar Fakultas Ilmu Keperawatan Indonesia, Depok, Indonesia, putrinilasari@ui.ac.id

## Abstrak
Pediatric  Early  Warning  System atau Score (PEWS)  merupakan  instrumen untuk  mengidentifikasi  perburukan  kondisi  beberapa  jam  sebelum  terjadi melalui  tanda-tanda  klinis  dengan  pengukuran  skor.  Instrumen  ini  dapat digunakan  dalam Electronic  Health  Record (EHR),  sehingga  pengukuran menjadi  lebih  akurat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  efektifitas pemantauan  PEWS  dalam  EHR.  Penelitian  ini  menggunakan  studi  literatur dengan  penelusuran  database  online  tahun  2016-2021.  Kriteria  inklusinya adalah full text dan  fokus  pada  anak.  Pemilihan  sampel  pada  artikel  adalah pemantauan  PEWS  dalam  EHR.  Data  di review dengan Critical  Appraisal Skills  Programme  tools hingga  disimpulkan.  Diperoleh  3  studi  yang memenuhi  kriteria  inklusi.  Hasil review menunjukan  akurasi  dasar  mean adalah 71% dan akurasi penerapan  kalkulator PEWS sebesar 100%. Waktu untuk  membuat  grafik  adalah  20  menit,  sebelumnya  55  menit  dan jangkauannya  juga  berkurang  37%  menjadi  27  menit.  Adanya  pemantauan PEWS  menggunakan  EHR,  lebih  akurat  dan  terhindar  dari  kesalahan, dibandingkan dengan PEWS manual.
Kata  Kunci :  Anak-Anak, electronic  health  record , pediatric  early  warning score
Corresponding author: Mahasiswa Fakultas Ilmu Keperawatan Universitas Indonesia, Depok, Indonesia, herlinafebrianti29@gmail.com
Abstract
Pediatric  early  warning  system  or  score  (PEWS)  is  an  instrument  to  identify the  deteriorating  clinical  conditions by  comparing  clinical  manifestations’ evaluation to the scoring system. Implementing PEWS in the electronic health record  (EHR)  system  is  a  way  to  increase  the accuracy  of  patients’ management  in  the  hospital.  This  study  aimed  to  evaluate  the  effectiveness of  PEWS  monitoring  in  EHR.  This  study  uses  a  literature  review  was conducted  in  2021  to  review  online  databases  from  2016-2021.  All  full-text research  in  children  was  included  to  review  PEWS  monitoring  in  the electronic  medical  record  system.  Data  was  reviewed  with  Critical  Appraisal Skills  Programme  (CASP)  tools.  The  results  showed three  studies  are included to show better accuracy of PEWS calculator implementation of 100 percent  compared  to  71  percent  accuracy  of  manual  PEWS.  There  is decreasing  in  the  median  time  of  graphic  plotting  from  55  minutes  to  20 minutes after intervention. PEWS calculator system also shows better range than  manual  system.  Monitoring  of  PEWS  from  electronic  medical  record systems  shows  better  accuracy  and  decreases  human  error  than  manual PEWS.
Keywords: Electronic health record, pediatric, pediatric early warning score

## PENDAHULUAN
Perubahan  kondisi  ataupun  perburukan  kesehatan  seseorang  dapat  terjadi  dimana  saja,  kapan  saja,  tidak memandang siapapun, dan juga tidak terkecuali di ruang rawat inap perawatan anak di rumah sakit (RS). Ketika orang tua membawa anaknya ke RS, mereka berharap bahwa pelayanan medis dapat mengidentifikasi dari awal risiko perburukan klinis dan memberikan terapi sesuai dengan keparahan penyakit anaknya (Miranda et al., 2017). Namun  pada  kenyataannya,  awal  perburukan  kondisi  pasien  terlambat  untuk  diketahui  oleh  tim  kesehatan. Menurut  Dewi  (2016),  dilaporkan  berkisar  antara  0,7%-3%  pasien  didapati  henti  napas  dan  jantung  yang  perlu secepatnya untuk ditangani dan hanya 15%-36% yang bertahan hidup.
Perburukan kondisi pada pasien anak bisa teridentifikasi pada sekian jam sebelum adanya henti napas dan jantung  (Emmanuel  &  Torres,  2018),  sehingga  diperlukan  instrumen  yang  digunakan  untuk  mengatasi  masalah tersebut pada pasien  anak,  seperti Pediatric  Early  Warning  Score atau System (PEWS). Menurut  Miranda  et  al., (2017),  instrumen  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  perburukan  kondisi  beberapa  jam  sebelum  adanya perburukan tersebut melalui gejala awal ataupun tanda-tanda klinis pada pasien.
Komponen  penilaian  sistem  skoring  PEWS  awalnya  berfokus  pada  perilaku,  kardiovaskular  dan  respirasi. Namun, sistem tersebut disesuaikan dengan kebutuhan pada tempat layanan  (Gold et al., 2014). Oleh sebab itu, hingga  saat  ini  belum  ada  konsensus  yang  menetapkan  skor  PEWS  secara  baku (Solevåg  et  al.,  2013). Perkembangan  teknologi  yang  pesat  memudahkan  kita  sebagai  konsumen,  termasuk  di  rumah  sakit  yaitu  salah satunya  dengan  penggunaan Electronic  Health  Record (EHR).  Menurut  Jamshed  et  al.,  (2015),  EHR  adalah dokumen  dalam  format  digital  berisikan  detail  kesehatan  pasien  yang  lebih  baik  dibandingkan  catatan  kertas. Adapun  kelebihan  dari  EHR  adalah  penghitungan  yang  otomatis  dan  menghilangkan  kesalahan  yang  dilakukan manusia (Lockwood et al., 2020).
Penelitian  terhadap  pemantauan  PEWS  menggunakan  EHR  belum  terlalu  banyak  ditemukan  di  Indonesia, meskipun sudah banyak rumah sakit yang menerapkannya. Namun, apakah pemantauan PEWS dalam EHR lebih efektif? Tujuan dari studi literatur ini adalah untuk mengetahui efektifitas pemantauan PEWS dalam EHR.

## METODE
Metode  yang  digunakan  adalah  studi  literatur,  yaitu  dengan  mengkaji  artikel,  buku  dan  jurnal-jurnal penelitian. Adapun  kriteria  inklusi  yang  digunakan  adalah  artikel  yang  berasal  dari  tahun  2016-2021, full text , menggunakan bahasa Indonesia atau bahasa Inggris, dan fokus pada anak. Pemilihan sampel pada artikel adalah pemantauan Pediatric Early Warning Score atau System (PEWS) dalam Electronic Health Record (EHR). Kriteria eksklusi  adalah  yang  tidak  sesuai  dengan  kriteria  inklusi. Strategi  pencarian  literatur  dilakukan  dengan penelusuran  publikasi  ilmiah  melalui database online ,  yaitu  PubMed,  Jurnal  Keperawatan  Padjajaran,  Jurnal Keperawatan Soedirman, Jurnal Keperawatan Indonesia, dan Sari Pediatri.

## HASIL

## Databases
PubMed, Jurnal Keperawatan Padjajaran, Jurnal Keperawatan Soedirman, Jurnal Keperawatan Indonesia, dan Sari Pediatri

## Didapatkan 19 dokumen
PubMed = 18 dokumen Jurnal Keperawatan Padjajaran= 0 dokumen Jurnal Keperawatan Soedirman= 0 dokumen Jurnal Keperawatan Indonesia= 0 dokumen Sari Pediatri= 1 dokumen
Tahap 1, pemilahan review judul, abstrak
Tahap 2, pemilahan review full teks 9 dokumen fokus pada pasien dewasa, transportasi dan keparahan penyakit 7 dokumen hanya fokus pada
PEWS, transfer , penyakit

## Gambar 1. Diagram alur literatur review
Tabel 1. Analisa Data dari Dokumentasi yang Dianalisis
No Penulis Metode Tujuan Hasil 1 Jessica N. Tomasi., (2020) Menggunakan studi simulasi tindakan berulang, dimana perawat  anak  dinilai  simulasi pasien,  pendokumentasian  data pasien, dan menanggapi serangkaian pertanyaan tentang perawatan  tindak  lanjut  untuk setiap  pasien.  Tiga  jenis  kondisi pasien  (yaitu,  stabil,  deteriorasi ringan,  dan  berat)  akan  dinilai pada  masing-masing  kondisi intervensi (yaitu, electronic health record, paper BedsidePEWS  dan,  electronic BedsidePEWS ). Membandingkan kepatuhan terhadap rekomendasi perawatan berbasis bukti (dengan  menggunakan paper BedsidePEWS ,
electronic health  record  software, dan a novel electronic BedsidePEWS interface ) dan untuk menggambarkan  pengalaman pengguna akhir tentang kegunaan  dan  peluang  untuk peningkatan BedsidePEWS kertas dan elektronik. Electronic BedsidePEWS menunjukan manfaat kegunaannya dibandingkan dengan kertas, termasuk penghitungan skor otomatis  dan  plot  data dan potensi untuk menghilangkan penggandaan grafik, serta perawat menyatakan  preferensi BedsidePEWS di seluruh aspek (p< 0,001) 2 Justin M Lockwood., (2020) Menggunakan studi kohort retrospektif  yang  dilakukan  di rumah sakit anak unit perawatan non-intensif  selama  4,5  bulan pada musim gugur 2018. Penentuan akurasi dengan membandingkan  skor  subset pernapasan  yang  diharapkan berdasarkan  laju  pernapasan saat ini dengan skor pernapasan  aktual AutoPEWS dan  PEWS  manual.  Digunakan probabilitas  yang  diprediksi  dari model  campuran  linier  umum untuk menghitung area di
bawah kurva untuk setiap kombinasi skor dan hasil penurunan. Membandingkan perbedaan  yang  disesuaikan  di area  di  bawah  kurva  antara skor. Untuk membandingkan keakurasian penghitungan otomatis AutoPEWS dengan manual dan mengevaluasi non-inferioritas AutoPEWS dalam prediksi deteriorasi Skor  pernapasan  pada AutoPEWS memiliki keakuratan sebesar 99.97% dibandingkan dengan  manual  yang sebesar  86%.  Secara keseluruhan utoPEWS lebih tinggi dibandingkan manual (mean 0,65 dengan 0,34). Non-inferioritas dari AutoPEWS dibandingkan dengan manual telah ditunjukkan pada semua hasil deteriorasi 3 Nathan P. Dean.,  Jenhao J.  Cheng.,  Ian Crumbley., Jennifer Du Val., Eliana Maldonado., Emanuel Ghebremariam (2020) Dilakukan identifikasi nilai PEWS  tertinggi  dalam  24  jam sebelum  perencanaan  transfer atau aktivasi respon cepat tanpa transfer pada periode 1 November  2013  hingga  31 Desember 2016. Dilakukan pelacakan  penghitungan  waktu untuk  membuat  grafik  melalui perbedaan  antara  dokumentasi keperawatan PEWS dengan pengumpulan tanda vital. Dapat  meningkatkan  akurasi skor yang direkam dan mengurangi waktu antara pengumpulan pemeriksaan tanda vital dan pendokumentasian akhir di HER Studi  ini  mengevaluasi 2.409 skor PEWS, 1.411 sebelum dan 998 setelah inisiasi kalkulator PEWS. Akurasi sebelum kalkulator  EHR  adalah 71%  dan  waktu  rata- rata  pendokumentasian adalah 55 menit. Setelah penerapan kalkulator,  tidak  ada penghitungan skor yang rendah dan waktu rata-rata untuk didokumentasikan adalah 20 menit.
Penggunaan  elektronik BedsidePEWS menunjukkan  kegunaan  dan  keuntungan  yang  lebih  dibandingkan dengan penggunaan kertas, termasuk perhitungan skor yang otomatis dan plot data, potensi untuk menghilangkan
penggandaan  grafik,  dan  bahkan  dinyatakan  sebagai  preferensi  untuk  elektronik BedsidePEWS di  segala  aspek (p< 0,001). Dapat diambil kesimpulan bahwa BedsidePEWS dalam format kertas dan elektronik secara signifikan meningkatkan  kemampuan  perawat  untuk  mendeteksi  kerusakan  dan  mengikuti  rekomendasi  perawatan dibandingkan  dengan  perangkat  lunak  rekam  kesehatan  elektronik.  Dengan  adanya  integrasi BedsidePEWS elektronik  dengan Electronic  Health  Record yang  ada,  data  yang  dimasukkan  ke  dalam  aplikasi BedsidePEWS elektronik  akan  secara  otomatis  mengisi Electronic  Health  Record (EHR),  dan  sebaliknya,  sehingga menghilangkan  kebutuhan  untuk  pembuatan  grafik  ganda,  meningkatkan  alur  kerja,  dan  memaksimalkan  waktu yang dihabiskan untuk memberikan perawatan pasien secara langsung (Tomasi et al., 2020).
Pediatric Early Warning Score (PEWS) digunakan untuk deteksi dini perburukan kondisi. Hasil penghitungan total  skor  akan  sangat  mempengaruhi  perawat  untuk  bertindak  selanjutnya.  Otomatisasi  penghitungan  PEWS meningkatkan  akurasi  tanpa  menghilangkan  kemampuan  prediksi.  Keakuratan  skor  pernapasan AutoPEWS adalah  99,97%,  sedangkan  skor  pernapasan  PEWS  manual  adalah  86%.  Secara  keseluruhan, AutoPEWS lebih tinggi  daripada  PEWS  manual  (rata-rata  0,65  dengan  0,34).  Pemanfaatan  teknologi  dalam  EHR  untuk mengotomatiskan  penghitungan  PEWS,  diharapkan  dapat  menghilangkan  kesalahan  manusia  dalam penghitungan (Lockwood et al., 2020).
Ada  1.411  grafik  yang  ditinjau  sebelum  pengenalan  kalkulator  EHR  PEWS,  dan  998  grafik  ditinjau  setelah pengenalan  kalkulator.  PEWS  berkisar  dari  0  hingga  9  di  kedua  kelompok,  dan  kedua  kelompok  memiliki kesamaan  distribusi  nilai  PEWS.  Akurasi  dasar  mean  adalah  71%,  berkisar  dari  91%  hingga  40%.  Menyusul penerapan  kalkulator  PEWS,  akurasinya 100%.  Median  waktu  untuk  membuat  grafik  adalah  54  menit,  mulai  dari 31  menit  menjadi  74  menit.  Setelah  intervensi,  median  waktu  untuk  membuat  grafik  adalah  20  menit  dengan semua nilai di bawah median sebelumnya yaitu 55 menit dan jangkauannya juga berkurang 37% dari 43 menit (31- 74 menit) menjadi 27 menit (12 –39 menit). Kalkulator EHR PEWS dapat menghilangkan nilai PEWS rendah yang tidak akurat dan mengurangi waktu untuk mendokumentasikan (Dean et al., 2020).

## PEMBAHASAN
Perburukan kondisi pasien memiliki hubungan yang erat dengan nilai PEWS, dimana jika hasil penghitungan total PEWS bernilai tinggi maka peluang anak untuk dirawat di ruang intensif akan meningkat  (Dewi et al., 2020). Penilaian  perubahan  kondisi  pasien,  tidak  dapat  hanya  diukur  melalui  ukuran  secara  objektif,  melainkan  juga secara  subjektif  menggunakan  keputusan  klinis  dari  klinisi  tersebut  (Bonafide  et  al.,  2013).  Akan  tetapi,  terdapat banyak  ketidakakuratan  dalam  penghitungan  PEWS  manual  yang  terjadi  pada  pasien  yang  belum  menjadi perhatian dari tim kesehatan. Penghitungan dilakukan secara manual, sehingga rentan terjadi kesalahan, mungkin saja  anggota  tim  kesehatan  lebih  cenderung  memasukkan  nilai Pediatric  Early  Warning  Score (PEWS)  manual dengan  skor  yang  rendah  atau  bahkan  melewatkan  penghitungan,  yang  akan  berbeda  dengan  ketika  mereka mengkhawatirkan pasien.
Penelitian yang dilakukan oleh Lockwood et al., (2020), didapatkan rata-rata total PEWS manual yang lebih rendah  dibandingkan  dengan AutoPEWS pada  populasi  yang  dilakukan  penelitian.  Demikian  pula  ketika  tim kesehatan khawatir tentang pasien, mereka mungkin mendokumentasikan skor lebih tinggi karena menyelaraskan dengan  tingkat  kekhawatiran  mereka.  Namun,  dengan  adanya  kalkulator Electronic  Health  Record (EHR)  PEWS dapat  menghilangkan  nilai  PEWS  rendah  yang  tidak  akurat  dan  mengurangi  waktu  untuk  mendokumentasikan (Dean et al., 2020).
Sistem skoring pada PEWS harus mudah untuk dilakukan oleh semua tingkatan staf dan pengguna memiliki interpretasi yang sama (Dewi, 2016). Menurut penelitian yang dilakukan oleh Lockwood et al., (2020), AutoPEWS lebih  akurat  dibandingkan  dengan  PEWS  manual.  Hal  ini  didukung  penelitian  dari  Nuryati  &  Widayanti  (2015), bahwa  EHR  memberikan  kemudahan  dalam  system  yang  mendukung  keakuratan  dan  kelengkapan  data  serta pemberitahuan tanda waspada sebagai peringatan.
Dipertegas  juga  oleh  Lehmann  et  al.,  (2015),  bahwa  adanya  EHR  dapat  mengurangi  kesalah  dan memberikan informasi yang tepat serta benar. Otomatisasi skor dalam EHR dapat mengingatkan tim bahwa pasien yang sebelumnya tidak mereka pedulikan, mungkin memerlukan pemantauan dan penilaian dari yang seharusnya diberikan. Sesuai dengan Paul et al., (2018), bahwa EHR adalah strategi untuk mengotomatisasi data yang fokus untuk  mengenali  masalah  pasien  secara  tepat  waktu.  Dengan  adanya  otomatisasi,  sehingga  menghilangkan kebutuhan  untuk  pembuatan  grafik  ganda,  meningkatkan  alur  kerja,  dan  memaksimalkan  waktu  yang  dihabiskan untuk memberikan perawatan pasien secara langsung (Tomasi et al., 2020).
Pediatric  Early  Warning  Score mungkin  sering  tidak  akurat  ketika  dihitung  secara  manual oleh  anggota  tim perawatan.  Dengan  demikian,  dibutuhkan  kehati-hatian  lebih  lanjut  saat  menggunakan  PEWS  sebagai  alat keputusan klinis untuk memicu intervensi secara otomatis. Selain itu, ada baiknya untuk memanfaatkan teknologi yang  tersedia  untuk  mengotomatisasi  PEWS  dalam  EHR,  daripada  mengandalkan  penghitungan  secara  manual oleh  anggota  tim  perawatan  yang  ternyata  rentan  dengan  kesalahan.  Diharapkan  dengan  penggunaan pemantauan PEWS dalam EHR, deteksi dini perburukan kondisi dapat diketahui lebih awal, sehingga penanganan yang  tepat  juga  dapat  dilakukan  kepada  pasien  sesegera  mungkin  oleh  tim  kesehatan.  Pada  studi  literatur  ini, penggunaan Pediatric  Early  Warning  Score (PEWS)  dalam Electronic  Health  Record (EHR)  sangat  disarankan karena  tingkat  keakuratannya  yang  lebih  baik  daripada  PEWS  manual  yang  rentan  dengan  kesalahan  manusia.
Berdasarkan literatur yang penulis dapatkan dan analisis, belum diketahui secara pasti bagaimana tim kesehatan menggunakan  PEWS  dalam  EHR,  apakah  sesuai  dengan  ketentuan  yang  sudah  ditetapkan  atau  berdasarkan penilaian subyektif belaka.

## KESIMPULAN
Penilaian PEWS berkaitan erat dengan penentuan kondisi pasien anak. Jika skor PEWS tinggi, maka pasien berisiko  lebih  besar  untuk  dirawat  di  ruang  intensif.  Pemantauan  PEWS  ini  juga  bertujuan  untuk  mengetahui deteksi dini perubahan kondisi yang dialami oleh pasien anak sebelum pasien tersebut benar-benar berada pada kondisi  terburuk.  Adanya  deteksi  dini,  diharapkan  tim  kesehatan dapat  menangani  pasien  anak  secara  tepat  dan sesegera  mungkin.  Penggunaan  penilaian  PEWS dengan  menggunakan  EHR  sangat  disarankan,  mengingat  jika dilakukan  dengan  PEWS  manual  akan  berdampak  pada  keakuratan  hasil  penilaian  karena  lebih  rentan  terjadi kesalahan dan berdampak pada pasien anak dan tindakan yang akan dilakukan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada Ns. La Ode Abdul Rahman, S.Kep., MBA selaku Koordinator dan Fasilitator  mata  kuliah  Sistem  Informasi  Manajemen  Fakultas  Ilmu  Keperawatan  Universitas  Indonesia;  Dr.  Sigit Mulyono,  S.Kp.,  MN.,  Ns,  selaku  Narasumber  mata  kuliah  Sistem  Informasi  Manajemen  Fakultas  Ilmu Keperawatan  Universitas  Indonesia  dan  Sukihananto,  S.Kep.,  M.Kep,  selaku  Narasumber  dan  Fasilitator  mata kuliah Sistem Informasi Manajemen Fakultas Ilmu Keperawatan Universitas Indonesia.

## REFERENSI
Bonafide, C. P., Roberts, K. E., Weirich, C. M., Paciotti, B., Tibbetts, K. M., Keren, R., Barg, F. K., & Holmes, J. H. (2013).  Beyond  statistical  prediction:  Qualitative  evaluation  of  the  mechanisms  by  which  pediatric  early warning scores impact patient safety. Journal of Hospital Medicine , 8 (5), 248 –253. https://doi.org/10.1002/jhm.2026
Dean, N. P., Cheng, J. J., Crumbley, I., DuVal, J., Maldonado, E., & Ghebremariam, E. (2020). Improving Accuracy and Timeliness of Nursing Documentation of Pediatric Early Warning Scores. Pediatric Quality & Safety , 5 (2),
e278. https://doi.org/10.1097/pq9.0000000000000278
Dewi, R. (2016). Pediatric Early Warning Score: Bagaimana Langkah Kita Selanjutnya? (Vol. 18, Issue 1).
Dewi, R., Assyidiqie, Z., & Supriyatno, B. (2020). Perbandingan Pediatric Early Warning  Score dan Nursing Early Warning  Scoring  System  dalam  Mengidentifikasi  Deteriorasi  Klinis  Pasien  Anak  di  Rumah  Sakit  Cipto Mangunkusumo  Comparison  between  Pediatric  Early  Warning  Score  and  Nursing  Early  Warning  Scoring System in Identifying Clinical Deterioration in Children at Cipto Mangunkusumo Hospital (Vol. 21, Issue 6).
Emmanuel, J., & Torres, A. (2018). The Impact of Automated Electronic Surveillance of Electronic Medical Records on Pediatric Inpatient Care. Cureus . https://doi.org/10.7759/cureus.3395
Gold, D. L., Mihalov, L. K., & Cohen, D. M. (2014). Evaluating the pediatric early warning score (PEWS) system for admitted  patients  in  the  pediatric  emergency  department. Academic  Emergency  Medicine , 21 (11),  1249 –
1256. https://doi.org/10.1111/acem.12514
Jamshed, N., Ozair, F., Sharma, A., & Aggarwal, P. (2015). Ethical issues in electronic health records: A general overview. Perspectives in Clinical Research , 6 (2), 73. https://doi.org/10.4103/2229-3485.153997
Lehmann, C. U., Weinberg, S. T., Alexander, G. M., Beyer, E. L., del Beccaro, M. A., Francis, A. B., Handler, E. G.,
Johnson, T.  D.,  Kirkendall,  E.  S.,  Lighter,  D. E.,  Morgan,  S.  J.,  Raskas,  M.  D.,  Tham,  E.,  Webber,  E.  C.,  & Krams,  L.  (2015).  Pediatric  aspects  of  inpatient  health  information  technology  systems. Pediatrics , 135 (3), e756 –e768. https://doi.org/10.1542/peds.2014-4148
Lockwood,  J.  M.,  Thomas,  J.,  Martin,  S., Wathen,  B.,  Juarez-Colunga,  E.,  Peters,  L.,  Dempsey,  A.,  &  Reese,  J. (2020).  AutoPEWS:  Automating  Pediatric  Early  Warning  Score  Calculation  Improves  Accuracy  Without Sacrificing Predictive Ability. Pediatric Quality & Safety , 5 (2), e274.
https://doi.org/10.1097/pq9.0000000000000274
Miranda, J. de O. F., de Camargo, C. L., Sobrinho, C. L. N., Portela, D. S., & Monaghan, A. (2017). Accuracy of a pediatric  early  warning  score  in  the  recognition  of  clinical  deterioration. Revista  Latino-Americana  de Enfermagem , 25 . https://doi.org/10.1590/1518-8345.1733.2912
Paul,  R.,  Macias,  C.,  Elliot,  M.,  Wathen,  B.,  Larsen,  G.,  Chapman,  L.,  Wheeler,  D.,  &  Wakefield,  T.  (2018).  A Quality Improvement Collaborative Improves Care for Pediatric Septic Shock*. Pediatrics , 141 (1_MeetingAbstract), 336. https://doi.org/10.1542/peds.141.1MA4.336
Solevåg, A. L., Eggen, E. H., Schröder, J., & Nakstad, B. (2013). Use of a Modified Pediatric Early Warning Score in  a  Department  of  Pediatric  and  Adolescent  Medicine.  In PLoS  ONE (Vol.  8,  Issue  8). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0072534
Tomasi, J. N., Hamilton, M. v., Fan, M., Pinkney, S. J., Middaugh, K. L., Parshuram, C. S., & Trbovich, P. L. (2020). Assessing  the  electronic  Bedside  Paediatric  Early Warning  System:  A  simulation  study  on  decision-making and usability. International Journal of Medical Informatics , 133 . https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2019.103969