HIV ケアカスケードにおける意思決定支援のためのデータサイエンスと質的研究 (CASCADE)

低中所得国 (LMIC) の要件に合わせた臨床意思決定支援システム (CDSS) は、さまざまな医療スタッフによるガイドラインの遵守とケアの質を向上させることが示されています。 最も効果的な CDSS を開発するには、地域からの大規模な臨床データセットを使用してテストする必要があります。 機械学習アルゴリズムを使用すると、臨床合併症と転帰の予測モデルの開発が可能になり、医療スタッフが問題を早期に特定して適切な介入を行えるようになります。 これには、データ ソースとして、また CDSS (Learning Health System アプローチ) を通じてフィードバックを提供するプラットフォームとして機能する、確立された電子医療記録 (EHR) システムが必要です。 エイズ救済のための大統領緊急計画 (PEPFAR) によって大部分が資金提供されているケニア西部の大規模な HIV ケア プログラムである医療へのアクセスを提供する学術モデル (AMPATH) の EHR は、OpenMRS EHR のバージョンを 20 年近く使用してきました。この研究にユニークな環境を提供します。

この提案の目的は、患者、診療所、郡レベルでの健康関連の意思決定を支援するデータ駆動型ツールを開発および実装し、これらの方法の使用の有効性を評価することです。 仮説は、これらのデータ駆動型 CDSS を利用している医療施設は、EHR 内でデータ駆動型 CDSS を利用していない医療施設と比較して、ケアのプロセスと結果の改善を示すというものです。

この研究の 2 つの主要評価項目は、治療継続とウイルス量の抑制です。

その動機は、世界中の HIV を撲滅するために UNAIDS によって確立された 95-95-95 の HIV ケアのカスケード基準によって動かされています。 簡単に言うと、この枠組みでは、HIV 感染者の 95% を診断し、診断された人の 95% に対して抗レトロウイルス (ART) 治療を開始し、HIV 感染者の 95% に対してウイルス量 (VL) の抑制を達成することが求められています。処理。 私たちのプロジェクトは第 2 フェーズと第 3 フェーズに取り組みます。

2番目の95については、HIV感染者（PLWH）が抗レトロウイルス療法（ART）を受け続けるには維持が必要な条件である。これは現在、世界的なケアガイドラインで、すべてのPLWHがケアに従事したらARTを開始することが明記されているためである。 3番目の95については、ケニアや他の多くのLMICでは、ほとんどの成人患者のウイルス量検査が治療開始から6か月後に行われ、その後は毎年行われます。 VL の測定値が抑制を示した後でも、1 年後の次の追跡調査までに、非付着性または薬剤耐性によるウイルス不全が発生する可能性があります。 したがって、私たちのモデルは暫定的にウイルス量の予測値を生成し、それを使用して、予定されたフォローアップの前にVL測定を受ける必要がある個人にフラグを立てます。

この試験はNIHが資金提供した大規模な研究の一部である。 裁判に関連する目的は次のとおりです。

目的 1: 臨床およびプログラムによる意思決定支援のための統計的機械学習モデルとアルゴリズムを開発および検証する。

1a: 統計的機械学習アルゴリズムを開発および検証して、ケアから離脱するリスクやウイルス不全のリスクが高い人を特定し、現在のウイルス量の予測値を生成します。

1. b: 最適な意思決定を可能にするために、予測に関する統計的不確実性の表現を開発します。

   目的 2. 医師とプログラム マネージャーによるデータ主導の意思決定を強化するための意思決定サポートおよびデータ視覚化ツールを開発、実装、およびフィールド テストします。

2. a: OpenMRS ユーザー インターフェイス (UI) で予測モデルをサポートするサーバー アーキテクチャを作成します。

2b: リスク予測を使用して訪問の逃しを減らし、ウイルス負荷の失敗の発生率を減らすための特定のプロトコルを開発および改良します。

目的 3: AMATH ケア プログラムにおける臨床意思決定支援ツールの影響と有効性の評価を実施する

3a: ウジマおよびドゥミシャ流域地域の AMPATH 医療記録システム (AMRS) を使用して、すべての診療所の診療現場で CDSS を導入します。 これらのクリニックの規模や地理的な場所はさまざまです。

3b: パイロット段階に続いて、AMPATH の 30 クリニックで維持率とウイルス量抑制率の段階的ウェッジランダム化長期比較を実施します。

この研究が無事完了すれば、ケニアやその他のLMICにおけるHIVケアを改善するための効果的なCDSSツールが提供されるほか、他の臨床問題に対するCDSSの開発、更新、評価のための一連のツールが提供されることになる。 研究者とその同僚によるこれまでの開発および広範な展開における OpenMRS の研究は 44 か国以上で行われており、この研究を広く普及させるためのプラットフォームを提供しています。