Supporto elettronico alle decisioni cliniche per il diabete e la disglicemia nella sanità mentale secondaria

Le persone con gravi malattie mentali (SMI) come la schizofrenia, il disturbo schizoaffettivo e il disturbo affettivo bipolare hanno un'aspettativa di vita significativamente ridotta rispetto alla popolazione generale. I miglioramenti nella prevenzione primaria di malattie fisiche come il diabete nella popolazione generale non si sono rispecchiati nella stessa misura nelle persone con DMS.

Il diabete è un gruppo di disturbi metabolici caratterizzati da un livello elevato di zucchero nel sangue per un periodo di tempo prolungato. Se non curato o mal gestito, il diabete può portare a varie complicazioni di salute a lungo termine tra cui malattie cardiovascolari, ictus, malattie renali croniche, ulcere del piede, danni ai nervi e danni agli occhi. Il diabete rappresenta circa il 10% delle risorse sanitarie nel Regno Unito e questa percentuale è destinata a salire al 17%, con un costo stimato di 39,8 miliardi di sterline entro il 2035, tenendo conto dei costi sanitari diretti e dei costi indiretti sulla produttività.

Le persone con SMI hanno tassi più elevati di fattori di rischio di malattie cardiovascolari (CVD) come obesità centrale, ipertensione, livelli elevati di colesterolo e livelli elevati di zucchero nel sangue rispetto alla popolazione generale. I tassi locali di diabete nelle persone con una diagnosi di psicosi accertata sono del 20%, con un ulteriore 30% che evidenzia disglicemia (livelli elevati di zucchero nel sangue). Sempre a livello locale, i tassi di disregolazione del glucosio (indicatore di alto rischio di sviluppare il diabete) raddoppiano nel primo anno dopo un primo episodio psicotico, creando una finestra unica per le strategie di prevenzione per affrontare questi rischi il prima possibile.

Una disuguaglianza chiave nell'offerta di assistenza sanitaria nelle persone con DMS è la valutazione e il trattamento meno che adeguati delle condizioni di salute fisica come il diabete nelle strutture secondarie di assistenza sanitaria mentale. Vi è quindi la necessità di interventi più mirati e clinicamente informati, che migliorino lo standard di screening sanitario fisico e gli interventi offerti alle persone con DMS in entrambi i contesti di assistenza primaria e secondaria.

A livello globale, gli studi che valutano la fornitura di assistenza da parte dei medici rivelano che esiste un assorbimento subottimale delle linee guida nella pratica effettiva. I fattori alla base di questo sono complessi e si verificano a una combinazione di livelli di paziente, medico e sistema.

L'adozione della tecnologia digitale per migliorare la salute fisica nelle persone con una diagnosi di SMI rappresenta un'opportunità unica, ma richiede prove di accettabilità, fattibilità ed efficacia. Dato il crescente carico di malattie da diabete nella SMI e le carenze nel fornire cure basate sull'evidenza per la prevenzione e il trattamento del diabete, è urgente identificare soluzioni più incentrate sui sistemi.

I sistemi elettronici di supporto alle decisioni cliniche (eCDSS) sono ben consolidati come metodo strategico per migliorare l'assistenza per la prevenzione e la gestione delle condizioni croniche. eCDSS è definito come "qualsiasi sistema informativo elettronico basato su un algoritmo software progettato per aiutare direttamente nel processo decisionale clinico, in cui le caratteristiche dei singoli pazienti vengono utilizzate per generare valutazioni o raccomandazioni specifiche del paziente che vengono poi presentate ai medici per considerazione".

Le linee guida cliniche rimangono sottoutilizzate nella pratica clinica, quindi l'eCDSS ha il potenziale per superare i problemi associati all'uso delle tradizionali linee guida cartacee. Tuttavia, la base di prove esistente per gli eCDSS che migliorano le prestazioni cliniche e gli esiti dei pazienti nelle strutture di assistenza sanitaria mentale rimane scarsa. Inoltre, non ci si può aspettare che i sistemi elettronici che non sono accettati dai loro utenti contribuiscano a migliorare la qualità dell'assistenza, quindi è necessario comprendere i facilitatori, le barriere e altre conseguenze per un'implementazione di successo di nuovi strumenti digitali e potrebbero anche servire come base per il futuro reingegnerizzazione del sistema. Quindi è necessario che la ricerca includa la valutazione della sua implementazione per una scalabilità futura di successo.

Lo strumento digitale chiave da utilizzare per eCDSS in questo studio è CogStack, una piattaforma software sviluppata dal National Institute for Health Research Maudsley Biomedical Research Center (NIHR Maudsley BRC) e PhiDataLab. CogStack è un sistema di recupero ed estrazione di informazioni open source con la capacità di offrire l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) quasi in tempo reale delle cartelle cliniche elettroniche. CogStack implementa nuove tecniche di data mining, in particolare la capacità di cercare qualsiasi fonte di dati clinici (non strutturati e strutturati) e applicazioni NLP sviluppate per automatizzare l'estrazione di informazioni di concetti medici. La piattaforma ha mostrato fin dall'inizio il potenziale di essere utile per i medici nel monitoraggio, intervento e follow-up per i loro pazienti.

L'obiettivo principale di questo studio è stabilire la fattibilità e l'accettabilità di un eCDSS (Cogstack@Maudsley) compromettendo un sistema di allerta computerizzata in tempo reale e di supporto alle decisioni cliniche per la gestione della disglicemia nell'assistenza sanitaria mentale secondaria.

I nostri obiettivi secondari sono valutare se il sistema porta a cambiamenti nei tassi di screening e test di follow-up per la disglicemia e successivi interventi basati sull'evidenza guidati dal medico per la disglicemia e il diabete (questo sarà misurato utilizzando dati di osservazione di gruppo pseudonimizzati raccolti dal South London and Maudsley NHS Foundation Trust (SLaM) Biomedical Research Centre (BRC) Clinical Records Interactive Search (CRIS) sistema una volta terminato l'accesso del reparto all'eCDSS). Dal 2006, South London e Maudsley NHS Trust gestiscono cartelle cliniche completamente elettroniche. Il sistema CRIS (Clinical Record Interactive Search), istituito nel 2008, è un sistema di interfaccia di cartelle cliniche elettroniche approvato eticamente che consente ai ricercatori di accedere a cartelle cliniche elettroniche non identificate da questo Trust per scopi di ricerca.

Condurremo una valutazione del processo per valutare le barriere, i facilitatori, le conseguenze indesiderate e i costi indicativi dell'implementazione del sistema nei reparti di psichiatria generale per adulti ricoverati.

I dati raccolti da questo studio consentiranno al gruppo di ricerca di perfezionare il sistema, affrontare potenziali problemi con una futura implementazione di successo e informare una prova di efficacia più ampia e definitiva che esaminerà i miglioramenti ipotizzati;

1. Tassi di interventi basati sull'evidenza forniti dal medico per i pazienti con disglicemia
2. Esiti clinici relativi alla cura del diabete