マラウイとジンバブエでの NeoTree の評価

毎年、世界中で 240 万人の新生児が死亡しています。 新生児死亡の最大 70% は、標準的な技術とエビデンスに基づいた介入を実施することで回避できます。 保健システムの強化と新生児ケアの教育と訓練は、新生児の命を救うための鍵です。 エビデンスに基づく介入とガイドラインの実施は、信頼できるデータ システム、臨床意思決定支援ツール、および教育の提供を通じてサポートできます。 オープンソース コードを使用し、ローカル データの所有権を維持する研究者は、Neotree を開発するためのソフトウェアおよびデータ管理の開発と設計において、反復的で人間中心およびユーザー中心の設計手法とアジャイル プロセスを使用しました。低リソース設定で注意してください。

Neotree は、データ収集、臨床的意思決定支援、新生児ケアの教育、およびダッシュボードと全国集計データ システムへのデータのフィードバックを組み合わせることで、ケアの質と新生児の生存率を向上させることを目的としています。 調査官は、バングラデシュでの医療専門家とのワークショップ (n~15; 2014) で、新生児ケアを改善するためのデバイス対応の意思決定支援の概念が受け入れられることを発見し、アプリのプロトタイプを開発して提供しました。 これに続いて、調査員は、マラウイの医療専門家 (HCP) (n=46; 2016-2017) と一緒に NeoTree の初期バージョンを共同開発し、パイロットしました。

このプロトコルで説明されている研究プロジェクトにより、研究者はジンバブエとマラウイで Neotree の共同開発を完了し、大規模にテストする方法の証拠を生成できます。

方法と分析: 混合方法 (i) 介入の共同開発と最適化、(ii) パイロット実施評価、および (iii) 経済評価研究。 Neotree は、ジンバブエの 2 つの病院とマラウイの 1 つの病院に導入されます。 臨床および人口統計学的新生児データは、行動科学に基づく定性的および定量的実施評価データ、費用データ、質の高い新生児ケアの尺度、および 2 年間の研究期間にわたるユーザビリティ データに加えて、Neotree を介して収集されます。 比較のために、通常のケアを受けている 2 つの病院から 6 か月間の新生児転帰データと費用データが収集されます。 致死率のデータは、サンプルサイズの計算と大規模なロールアウトの研究設計に役立ちます。 トレーニングマニュアルが洗練されます。 Neotree の臨床意思決定支援アルゴリズムは、入手可能な最良の証拠と臨床検証研究に従って最適化されます。

私たちの全体的なビジョンは、ベストプラクティスと情報技術を使用して、新生児ケアの臨床的決定を改善し、リソースが不足している医療環境で新生児の生存率を高めることです. この研究では、3 つのテスト サイトで推定 15,000 人の赤ちゃんのケアが Neotree の影響を受けることになります。 ジンバブエとマラウイでの展開が成功することで、毎年 30 万人近くの赤ちゃんのケアが改善される可能性があります。