Elektronická podpora klinického rozhodování pro diabetes a dysglykémii v sekundární péči o duševní zdraví

Lidé se závažným duševním onemocněním (SMI), jako je schizofrenie, schizoafektivní porucha a bipolární afektivní porucha, mají ve srovnání s běžnou populací výrazně kratší délku života. Zlepšení primární prevence tělesných nemocí, jako je cukrovka, v běžné populaci se neodráželo ve stejné míře u lidí se SMI.

Diabetes je skupina metabolických poruch charakterizovaných vysokou hladinou cukru v krvi po delší dobu. Pokud se cukrovka neléčí nebo špatně léčí, může vést k různým dlouhodobým zdravotním komplikacím včetně kardiovaskulárních onemocnění, mrtvice, chronického onemocnění ledvin, vředů na nohou, poškození nervů a poškození zraku. Diabetes představuje přibližně 10 % zdrojů zdravotní péče ve Spojeném království a toto číslo se má zvýšit na 17 % s odhadovanými náklady 39,8 miliardy GBP do roku 2035, když se vezmou v úvahu přímé náklady na zdravotní péči a nepřímé náklady na produktivitu.

Lidé s SMI mají ve srovnání s běžnou populací vyšší míru rizikových faktorů kardiovaskulárních onemocnění (CVD), jako je centrální obezita, vysoký krevní tlak, zvýšené hladiny cholesterolu a zvýšené hladiny cukru v krvi. Místní výskyt diabetu u lidí s diagnózou prokázané psychózy je 20 % a dalších 30 % svědčí o dysglykémii (zvýšené hladině cukru v krvi). Opět lokálně se míra glukózové dysregulace (indikátor vysokého rizika rozvoje diabetu) zdvojnásobí v prvním roce po první psychotické epizodě, což vytváří jedinečné okno pro strategie prevence, jak tato rizika řešit co nejdříve.

Klíčovou nerovností v poskytování zdravotní péče u lidí s SMI je nedostatečné hodnocení a léčba fyzických zdravotních stavů, jako je diabetes, v prostředí sekundární duševní péče. Existuje proto potřeba cílenějších a klinicky informovaných intervencí, které zlepší standard fyzického zdravotního screeningu a intervencí nabízených lidem s SMI v prostředí primární i sekundární péče.

Celosvětově studie hodnotící poskytování péče klinickými lékaři odhalují, že neexistuje optimální zavádění pokynů do skutečné praxe. Základní faktory jsou komplexní a vyskytují se na úrovni pacienta, lékaře a systému.

Přijetí digitální technologie ke zlepšení fyzického zdraví u lidí s diagnózou SMI představuje jedinečnou příležitost, ale vyžaduje důkaz přijatelnosti, proveditelnosti a účinnosti. Vzhledem k rostoucí zátěži onemocnění způsobené diabetem u SMI a nedostatkům v poskytování péče založené na důkazech pro prevenci a léčbu diabetu existuje naléhavá potřeba identifikovat více systémově zaměřených řešení.

Elektronické systémy pro podporu klinického rozhodování (eCDSS) jsou dobře zavedené jako strategická metoda zlepšování péče o prevenci a zvládání chronických stavů. eCDSS je definován jako „jakýkoli elektronický informační systém založený na softwarovém algoritmu navržený tak, aby přímo napomáhal klinickému rozhodování, ve kterém se charakteristiky jednotlivých pacientů používají ke generování hodnocení nebo doporučení specifických pro pacienta, která jsou pak předložena lékařům ke zvážení“.

Klinická doporučení zůstávají v klinické praxi nedostatečně využívána, takže eCDSS má potenciál překonat problémy spojené s používáním tradičních doporučení založených na papírech. Stávající důkazní základna pro eCDSS zlepšující klinický výkon a výsledky pacientů v prostředí duševní péče však zůstává řídká. Kromě toho nelze očekávat, že elektronické systémy, které jejich uživatelé neakceptují, přispějí ke zlepšení kvality péče, a proto je pro úspěšnou implementaci nových digitálních nástrojů třeba porozumět facilitátorům, překážkám a dalším důsledkům, které by také mohly sloužit jako základ pro budoucí přepracování systému. Proto je potřeba, aby výzkum zahrnoval hodnocení jeho implementace pro úspěšnou budoucí škálovatelnost.

Klíčovým digitálním nástrojem, který má být v této studii použit pro eCDSS, je CogStack, softwarová platforma vyvinutá Národním institutem pro výzkum zdraví Maudsley Biomedical Research Center (NIHR Maudsley BRC) a PhiDataLab. CogStack je open source systém pro vyhledávání a extrakci informací se schopností nabídnout zpracování elektronických zdravotních záznamů v přirozeném jazyce (NLP) v téměř reálném čase. CogStack implementuje nové techniky dolování dat, konkrétně schopnost prohledávat jakýkoli zdroj klinických dat (nestrukturovaný i strukturovaný) a NLP aplikace vyvinuté pro automatizaci extrakce informací z lékařských konceptů. Platforma prokázala včasný potenciál být cenným pro lékaře při monitorování, intervencích a sledování jejich pacientů.

Primárním cílem této studie je stanovit proveditelnost a přijatelnost eCDSS (Cogstack@Maudsley) kompromitujícího počítačový systém varování a klinického rozhodování v reálném čase pro management dysglykémie v sekundární duševní péči.

Naším sekundárním cílem je vyhodnotit, zda systém vede ke změnám v četnosti screeningu a následného testování dysglykémie, a následným klinicky vedeným intervencím založeným na důkazech pro dysglykémii a diabetes (toto bude měřeno pomocí pseudonymizovaných skupinových pozorovacích dat shromážděných z jihu Londýn a Maudsley NHS Foundation Trust (SLaM) Biomedical Research Center (BRC) systém interaktivního vyhledávání klinických záznamů (CRIS), jakmile bude ukončen přístup na oddělení do eCDSS. Od roku 2006 provozuje South London a Maudsley NHS Trust plně elektronické zdravotní záznamy. Systém klinického záznamu interaktivního vyhledávání (CRIS), založený v roce 2008, je eticky schválený systém rozhraní elektronických zdravotních záznamů, který výzkumníkům umožňuje přístup k neidentifikovaným elektronickým zdravotním záznamům z tohoto Trustu pro výzkumné účely.

Provedeme hodnocení procesu, abychom posoudili bariéry, facilitátory, nezamýšlené důsledky a orientační náklady implementace systému na lůžkových odděleních všeobecné psychiatrie pro dospělé.

Údaje shromážděné z této studie umožní výzkumnému týmu vylepšit systém, řešit potenciální problémy s budoucí úspěšnou implementací a poskytnout informace pro větší a definitivní zkoušku účinnosti, která bude zkoumat předpokládaná zlepšení;

1. Míra lékařů poskytnutých intervencí založených na důkazech u pacientů s dysglykémií
2. Klinické výsledky týkající se péče o diabetes