コンテキスト要因を臨床意思決定支援に統合する

患者のコンテキストという用語は、患者ケアへの研究エビデンスの適用を複雑にする、患者の生活における無数のコンテキスト要因を指します。 たとえば、患者が特定の状態の薬を買う余裕がないことは、状況要因です。 コンテキスト要因は、正しく識別されたときに対処できます。 高価なブランド名の医薬品を低価格のジェネリック医薬品に代用することで、患者は医薬品を購入できるようになります。 ケアプランで文脈的要因に対処することは、ケアの文脈化と呼ばれます。 逆に、文脈的要因に対処できる場合に対処しないことは、不適切なケア計画につながるため、文脈上の誤りです。 要約すると、コンテキストエラーは、患者のコンテキストへの不注意によって引き起こされる医療エラーです。 それらは一般的であり、医療サービスの過剰使用と誤用に関連する医療結果の減少と医療費の増加の両方に関連しています。 これらの調査結果は、実際の患者と、チェックリストを使用する未発表の標準化された患者 (USP) の両方が遭遇中に収集した、コンテンツ コーディング フォー コンテキスト オブ ケア (「4C」) と呼ばれるオーディオ録音データをコーディングするための検証済みの方法を使用して決定されました。

文脈上のエラーを防ぐには、臨床現場での遭遇中に文脈上の要因があるという手がかりに対する臨床医の反応性をリアルタイムで高める必要があります。 文脈上の危険信号と呼ばれるこれらの手がかりは、医療記録と患者からの直接の 2 つのソースで明らかです。 効果的な介入は、臨床医に、ケアプランで対処できる根本的な文脈的要因があるかどうかを判断するよう促し、文脈上のエラーを回避します。 この望ましいプロセスは、コンテキスト プロービングと呼ばれます。

臨床意思決定支援 (CDS) を使用して、ケアの時点でタイムリーな生物医学情報を医師に提供し、エラーを防止して適切なケアを促進していますが、この技術は、状況に応じた危険信号と状況に応じた要因の両方に医師の注意を向けさせる機会も提供します。コンテキスト エラーを回避します。 この研究では、患者の健康管理の結果と、医療サービスの過剰使用および誤用に関連する回避されたコストの両方の評価手段を使用して、無作為化制御介入試験を通じてケアの文脈化を改善する「文脈化された CDS」の可能性を評価します。 3 つの仮説は、その CDS です。

1. コンテキスト エラーの削減: 臨床医にコンテキスト要因を通知し、コンテキストの危険信号を調査するよう促す CDS ツールは、コンテキスト エラーの削減につながるはずです。
2. ヘルスケアの結果を改善する: コンテキスト化された CDS は、状況に応じた危険信号の部分的または完全な解決として定義されるヘルスケアの結果の改善を予測します (例: インデックス訪問後のHgB A1cの上昇。
3. 回避可能な医療費の削減: コンテキスト化された CDS は、不適切または不要な医療サービスの誤用および乱用の削減に関連付けられています。

仮説を検証するために、参加に同意した患者は、通常のケアまたはコンテキスト化された CDS で強化されたケアに無作為に割り付けられます。 参加者は訪問を音声で記録し、データは 4C を使用してコード化されます。 それらは、確立された追跡方法を使用して、盲検化された評価者による結果の評価のために、インデックス訪問の数か月後に追跡されます。 さらに、見落とされた場合に医療サービスの乱用や誤用につながるような複雑な文脈上の要因を含むケースを提示する USP は、3 番目の仮説を評価し、実際のケアに対する文脈上の警告の影響を観察することによって得られたデータを補足するために採用されます。最初の仮説の患者。