高血圧ケアを改善するためのパーソナライズされた医師の学習 (PPL)

このプロジェクトの目的は、プライマリケア医 (PCP) 向けに設計された 2 つの個別化された医師学習介入を実装することにより、高血圧 (HT) コントロールを改善することです。 HT コントロールの改善は、長い間、国民健康管理の主要な優先事項として認識されてきました。心筋梗塞 (MI)、およびその他の有害な健康事象。 制御されていない HT とその後遺症のコストは、米国では少なくとも年間 1,000 億ドルと推定されており、ここ数十年で HT ケアの改善は最小限にとどまっています。 現在、推定 6,800 万人の HT 患者のうち、約 4,200 万人がコントロールされていません。

Personalized Physician Learning (PPL) 介入は、医師の行動を変え、HT ケアを改善するのに十分強力です。 このプロジェクトの PPL 介入は、単純な 3 ステップのアプローチを使用して個々のプライマリ ケア医 (PCP) を対象としています。 b) 各医師に、その医師の観察された HT ケアのパターンにつながる意思決定の失敗を修正するように設計された、一連の個別化された HT 学習ケースを提供します。 学習ケースは、治療の一連の変更に応じた血圧 (BP) の変化の画面上でのフィードバック、より良い HT ケアのための専門家による提案、および意思決定で特定されたエラーが習得されるまでの後続のケースの適応選択を提供します。 (c) 介入後の期間における実際の HT 患者のケアに対する介入の影響を評価し、シミュレートされた環境からオフィスの実践環境への学習の移行を評価します。 PPL 介入戦略は、認知科学と学習理論の最近の研究に基づいており、他の研究や教育環境にうまく適用されていますが、HT ケアにはまだ適用されていません。