Web ベースのアプリケーションである Preanestes@s を通じて取得した術前情報の質の評価 (Preanestes@s)

Preanestes@s は、術前の期間を通じて患者を導くために考案された Web ベースのアプリケーションです。 アプリケーションには、周術期プロセスに関する一般的かつ個別化された情報を提供する患者インターフェースが含まれており、患者と医療スタッフとの間の動的な相互作用を生成する可能性があります。 患者インターフェースには、Web ベースの術前アンケートが組み込まれており、完全に完了すると、どの術前検査が必要かが自動的に示され、患者は仮想 (非対面) 診察または従来の外来患者評価に対応します。 仮想評価と外来評価の両方が麻酔科医によって行われます。 Web ベースの質問票は、患者に ASA グレード (米国麻酔学会身体状態分類による) を自動的に割り当てます。これは、患者を仮想または対面の診察に誘導する際の唯一の変数ではありませんが、決定的な変数です。したがって、アンケートは、臨床情報の収集と患者分類ツールの両方に役立ちます。

仮想評価は、記入済みの Web ベースのアンケートと参加者の電子記録の両方を評価することによって実行されます。 対面式の評価は、参加者とのインタビューと、参加者の以前の電子記録の相談により、伝統的な方法で実施されます。

仮想評価は、重大な併存疾患のない参加者のために予約されます。これは、グレード ASA 1-2 に分類される患者に相当します。これは、病気のない参加者、または参加者の完全性を著しく損なうことのない病気の参加者を意味します。適切に管理された高血圧、主要な肺疾患のない積極的な喫煙、非病的肥満など。 重大な併存疾患 (グレード ASA ≧ 3) を有する参加者は、常に対面式の相談に呼ばれます。

この研究は、地元の倫理委員会 - Comité de Ética e Investigación de Huelva - によって承認され、2019 年 12 月 18 日にその秘書マリア ドロレス サントス ルビオによって署名されました。

研究者の目的は、ウェブベースのアンケートと仮想評価を通じて記録された情報が、従来の対面での外来患者のインタビューであるゴールドスタンダードで得られたものと同等の品質であるかどうかを評価することです.この質問に答えるために、研究者は将来のペアスタッド。 特派員のインフォームド コンセントを取得した後、調査員は参加者に Web ベースのアンケートに記入するように依頼します。 アンケートの完了後に仮想評価に提出された参加者では、調査員が仮想術前評価を実行します。これらの参加者は、両方のタイプの評価を比較するために、従来の外来評価にも提出されます。 外来評価に提出された参加者では、研究者は従来の対面訪問とアンケート情報を比較します。

研究者は、さまざまな方法 (Web ベースのアンケート、仮想評価、および外来患者評価) 間の術前変数の記録における一致度を調査します。 分析される変数は、結果測定セクションに記載されています。

調査員はまた、麻酔紙ベースのインフォームド コンセント (pIC) とアプリケーションに含まれる電子インフォームド コンセント (eIC) に記録された情報の適合性を比較します。 研究者の仮説は、Preanestes@s の Web ベースの質問票と仮想評価を組み合わせることで、従来の対面式のインタビュー形式と少なくとも同じくらい信頼性の高い術前情報の収集が可能になるというものです。

統計分析: 研究者は、選択された質的変数についてオブザーバー間の一致 (Interrater 信頼性) を分析し、分析に含まれる各変数の情報を記録するさまざまな方法を比較します (ペアのサンプルの研究)。 研究者は、Fleiss Kappa 係数を使用して、カテゴリ変数の測定における一致を調べます。

サンプルサイズを推定するために、研究者はカテゴリ ASA グレード 1 ～ 2 と ASA グレード 3 および 4 をグループ化します。これは、提案されたモデルでは、ASA グレード ≥ 3 が患者を対面外来に導くためです。 したがって、研究者は ASA グレードを二分変数 (ASA ≥ 3 の有無) として仮定します。 これらの考察と、Sankar らの研究の一致表とその結果 (カッパ指数 0.68 (95% CI 0.67-0.69)) に基づいて、研究者は、カッパ指数 0.68 に対して 318 人の患者のサンプルサイズを推定します。 0.08 の精度レベルと 95% CI で。 研究者は、原則として、最初に含まれていた患者の 20% が失われる可能性があると仮定して、合計 382 人の参加者を募集します。