Una herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas para historias clínicas electrónicas (BHCDS)

Resumen de los objetivos específicos e impacto en salud pública de la Fase II. El tratamiento por abuso de sustancias a menudo se complica por problemas familiares, laborales, psiquiátricos o legales del cliente. Cuando estos problemas coexistentes se abordan con prácticas basadas en evidencia (EBP), los resultados mejoran. La inclusión de prácticas basadas en evidencia de salud conductual para mejorar el tratamiento asistido por medicamentos (MAT) es el tema de una serie de iniciativas de tratamiento federales y estatales. Sin embargo, la integración de tales prácticas basadas en la evidencia en los entornos clínicos continúa rezagada, a pesar de los grandes esfuerzos para educar a los médicos a través de la capacitación. Dado que a menudo es difícil integrar las PBE en el flujo de trabajo clínico, los médicos confían en patrones de atención establecidos (ya menudo ineficaces). Esta subvención proponía (1) utilizar datos de registros de salud electrónicos de pacientes con un diagnóstico de trastorno por uso de opioides para crear perfiles de grupos de pacientes mediante el análisis de análisis de clases latentes (LCA) y determinar, para cada clase, qué combinación de servicios se asocia empíricamente con resultados positivos; (2) desarrollar software de soporte de decisiones clínicas (CDS) para ayudar a los consejeros a clasificar a los pacientes y relacionarlos con los servicios apropiados, y (3) realizar una prueba de campo (ensayo controlado aleatorio o RCT) para probar el impacto del software CDS en la práctica clínica.

Proporcione una descripción sucinta de los resultados publicados y no publicados, que indique el progreso hacia el logro de los objetivos establecidos originalmente.

Análisis de clases latentes: el primer objetivo (usar datos de registros médicos electrónicos de pacientes con un diagnóstico de trastorno por uso de opioides para crear perfiles de grupos de pacientes que usan LCA y determinar qué combinaciones de servicios se asocian empíricamente con resultados positivos para cada clase de usuarios de opioides) fue logrado con éxito, como se discutió en informes de progreso anteriores.

Se identificaron cuatro clases: Clase 1: Los individuos de esta clase tienden a tener problemas médicos y de salud mental relativamente altos, toman medicamentos psiquiátricos y tienden a experimentar problemas de control con su temperamento. Clase 2: las personas de esta clase tienden a tener problemas de salud mental, pero no toman medicamentos psiquiátricos. Por lo general, no inhalan ni se inyectan opiáceos y no suelen tener problemas médicos graves. Clase 3: las personas de esta clase tienden a tener problemas médicos y de salud mental y toman medicamentos psiquiátricos. Tienen tendencia a inhalar o inyectarse opiáceos y pueden tener algunos problemas para controlar su temperamento. Clase 4: los individuos de esta clase tienden a tener una alta tendencia a inhalar o inyectarse opiáceos. Tienen problemas médicos medios y problemas de salud mental bajos.

Desarrollo de software: en base a los resultados de LCA, se desarrolló el software CDS para ayudar a los consejeros a clasificar a los pacientes y relacionarlos con los servicios apropiados.

Prueba de campo: El propósito de esta prueba de campo fue evaluar la eficacia de este nuevo software CDS en comparación con la atención clínica habitual o el tratamiento habitual (TAU), y recopilar información sobre la viabilidad y la utilidad percibida del software CDS de la perspectiva del consejero. Se anticipó que, en comparación con TAU, los clientes en la condición experimental (1) tendrían servicios integrales y basados ​​en evidencia emparejados significativamente mayores, (2) tendrían una mayor participación en el tratamiento, (3) tendrían un uso menos frecuente de sustancias, (4 ) tienen un mayor funcionamiento biopsicosocial y (5) tienen una mayor rentabilidad (es decir, menos costo para lograr resultados exitosos).