Titolo: Prova randomizzata di un calcolatore di rischio integrato nell'EHR rispetto alla profilassi VTE standard per pazienti medici

Il tromboembolismo venoso (TEV) è una grave fonte di morbilità e mortalità ospedaliera. È stato dimostrato che la chemioprofilassi con eparina riduce l'insorgenza di TEV, ma aumenta il rischio di sanguinamento ed è scomoda da ricevere. Per questo motivo, la profilassi del TEV dovrebbe essere riservata ai pazienti a rischio da moderato ad alto di TEV e basso rischio di sanguinamento. Tuttavia, identificare i pazienti a basso rischio di TEV può essere difficile, poiché la maggior parte dei pazienti presenta almeno un fattore di rischio per TEV e non esistono strumenti di previsione del rischio convalidati da utilizzare negli ospedali statunitensi. Invece, molti ospedali hanno optato per un approccio unico per tutti con una profilassi quasi universale, esponendo molti pazienti a un rischio inutile di sanguinamento. Tuttavia, per fornire un'assistenza veramente incentrata sul paziente, i medici statunitensi devono affrontare diverse sfide. In primo luogo, non esiste un calcolatore di rischio accettato che possano utilizzare per stimare il rischio di un singolo paziente. In secondo luogo, i calcolatori di rischio non sono prontamente disponibili presso il punto di cura. Di conseguenza, i tassi di profilassi sono rimasti ostinatamente bassi in alcune istituzioni, mentre in altri il tasso di profilassi è alto, ma anche il tasso di profilassi inappropriata è alto. Questo studio utilizza uno strumento di previsione del rischio sviluppato presso la Cleveland Clinic per valutare il rischio di TEV di un singolo paziente. Lo strumento è integrato nel fascicolo sanitario elettronico sotto forma di smart order set. In questo studio randomizzato, valuteremo gli effetti dell'ordine impostato sul comportamento del medico e sugli esiti del paziente. L'esame dell'efficacia di un ausilio decisionale elettronico incorporato in un EHR nella pratica clinica di routine verificherà se un insieme di ordini intelligenti può migliorare la cura del paziente incorporando fattori specifici del paziente in un processo decisionale complesso.