Titel: Randomisierte Studie eines eingebetteten EHR-Risikorechners im Vergleich zur Standard-VTE-Prophylaxe für medizinische Patienten

Venöse Thromboembolien (VTE) sind eine ernsthafte Ursache für Morbidität und Mortalität im Krankenhaus. Eine Chemoprophylaxe mit Heparin reduziert nachweislich das Auftreten von VTE, erhöht jedoch das Blutungsrisiko und ist unbequem zu erhalten. Aus diesem Grund sollte die VTE-Prophylaxe Patienten mit mittlerem bis hohem VTE-Risiko und geringem Blutungsrisiko vorbehalten bleiben. Die Identifizierung von Patienten mit niedrigem VTE-Risiko kann jedoch schwierig sein, da die meisten Patienten mindestens einen Risikofaktor für VTE aufweisen und es keine validierten Instrumente zur Risikovorhersage für den Einsatz in US-Krankenhäusern gibt. Stattdessen haben sich viele Krankenhäuser für einen einheitlichen Ansatz mit nahezu universeller Prophylaxe entschieden, wodurch viele Patienten einem unnötigen Blutungsrisiko ausgesetzt werden. Um jedoch eine wirklich patientenorientierte Versorgung zu gewährleisten, stehen US-Ärzte vor mehreren Herausforderungen. Erstens gibt es keinen anerkannten Risikorechner, mit dem sie das Risiko eines einzelnen Patienten abschätzen können. Zweitens sind Risikorechner am Point-of-Care nicht ohne Weiteres verfügbar. Infolgedessen sind die Prophylaxeraten in einigen Einrichtungen hartnäckig niedrig geblieben, während in anderen die Prophylaxerate hoch ist, aber auch die Rate der inadäquaten Prophylaxe hoch ist. Diese Studie verwendet ein an der Cleveland Clinic entwickeltes Tool zur Risikovorhersage, um das VTE-Risiko eines einzelnen Patienten einzuschätzen. Das Tool wird in Form eines Smart Order Sets in die elektronische Gesundheitsakte eingebunden. In dieser randomisierten Studie werden wir die Auswirkungen der Verordnung auf das Verhalten des Arztes und die Behandlungsergebnisse der Patienten untersuchen . Die Untersuchung der Wirksamkeit einer elektronischen Entscheidungshilfe, die in eine EPA eingebettet ist, in der klinischen Routine wird testen, ob ein intelligentes Ordnungsset die Patientenversorgung verbessern kann, indem patientenspezifische Faktoren in einen komplexen Entscheidungsprozess integriert werden.