EHR の情報視覚化を使用してプロバイダーの意思決定を改善し、情報過負荷を軽減する

電子医療記録 (EHR) は、ICU 臨床医にとっての主要なデータ ソースです。 複雑な電子患者データを統合することは、効果的なケアを提供するための鍵です。 EHR には、過去の医療データの記録と、生理学的入力、検査結果、画像研究、臨床医のメモなどのさまざまなソースからの現在の継続的な新しい臨床データの両方が含まれています。 この複雑で継続的な患者データの流れは情報過多の一因となる可能性があり、データの識別、抽出、解釈という主要な認知タスクに障壁を生み出す可能性があります。 集中治療室 (ICU) の提供者は、救命救急回診中に 200 以上の変数からデータを迅速に合成する必要があり、重症患者は 1 日あたり中央値 1,348 の個別データ ポイントを生成します。 情報過多は、データの誤解の主な要因として認識されており、誤診などの医療ミスを引き起こします。 情報過多に対する理解を深め、情報過多を最小限に抑えるための新たな取り組みを調査することで、臨床医のワークフローと生産性、そして患者の安全性を向上させることができます。 この研究の目的は、EHR での現在のデータ表現が ICU 臨床医の認知作業負荷、パフォーマンス、満足度に及ぼす影響を調査することです。 研究設計では、視線追跡評価や調査などの混合手法アプローチを使用して、ICU 臨床医向けの現在の EHR インターフェースの有効性をライブ環境および模擬環境で評価しています。

研究者は、同意した参加者を無作為に 2 つのグループ、対照 (EHR) グループと介入 (AWARE) グループに分けます。 ランダム化比較試験 (RCT) クロスオーバー中、各グループの医療提供者は同じ患者記録を確認し、同じタスクを実行し、同じ調査手段を完了します。 対照グループの医療提供者は、まず自施設の EHR (Epic または Cerner) で 2 件の患者症例をレビューし、次に AWARE で 2 件の新規症例をレビューします。介入グループの医療提供者は、AWARE で 2 件の患者症例をレビューし、次に EHR で 2 件の新規症例をレビューします。 。 順序バイアスと選択バイアスを排除するために、ケースはランダム化されます。

EHR のケースの場合、参加者は ICU での通常のルーチンに従って EHR を操作し、研究前に追加のトレーニング セッションは行われません。 AWAREのケースでは、参加者は調査チームによる短いトレーニングプレゼンテーションを受け、AWAREの機能とデザインについて説明されます。 また、各セッションの前日に、RA はツールに慣れるための AWARE の短いデモビデオを電子メールでプロバイダーに送信します。

この研究は、各施設のシミュレーションまたは生物行動研究所で実施されます。 PI または研究助手は研究手順を説明し、同意を取得します。参加者はセッション中に Tobii Pro Fusion を使用するように求められます。参加者は何も着用する必要はなく、アイトラッカーはモニターに取り付けられます。 セッション中、参加者は施設内 EHR で 2 件の患者症例をレビューし、AWARE で 2 件の患者症例をレビューします。 参加者が患者記録のレビューを完了した後、研究助手 (RA) は参加者に、口頭での応答や EHR または AWARE でのタスクの完了を必要とする一連の意思決定ベースの Q&A アクティビティを質問します。 プロバイダーは、EHR または AWARE を使用して Q&A アクティビティを完了できます。 選択や順序の偏りを避けるために、ケースは各参加者に対してランダムな順序で並べられます。 ユーザビリティ テストの後、調査員は参加者に NASA-TLX アンケートとシステム ユーザビリティ スケール (SUS) への記入を求めます。 NASA-TLX は EHR の使用によって知覚される作業負荷を測定し、SUS は EHR の使用の結果としての満足度を測定します。 すべてのセッションは記録されます。