EAPOC-COPDシステムの評価 (EAPOC-COPD)

EAPOC-COPD研究は、プライマリケア電子医療記録（EMR）に統合されたデジタル臨床意思決定支援システム（CDSS）であるCOPD（EAPOC-COPD）システムのポイントオブケア（EAPOC-COPD）システムでの証拠の有効性を評価するために設計されたステップウェッジクラスターランダム化比較試験（SW-RCT）です。 このシステムは、患者が報告したデータに基づいて、個別の薬物療法の推奨、症状とリスク評価、自己管理アクションプランを提供することにより、COPD管理を改善することを目的としています。

学習デザイン：

カナダのオンタリオ州にある6つのプライマリケアサイトは、56週間にわたって驚異的な方法で、通常のケアからEAPOC-COPDサポートされたケアに移行します。 各サイトは、介入前の期間中に独自の制御として機能します。

主な目的：

薬剤のエスカレーション患者の割合で測定されたCOPDのガイドラインに整合した薬物療法最適化に対するEAPOC-COPDの影響を評価する。

二次目標：

症状/リスク評価の改善（MMRC、CAT）、COPDアクションプラン配信、インフルエンザワクチン接種、禁煙サポート提供、肺リハビリテーションの紹介、COPD症状の負担を評価する

プロセス測定：

研究調査員はまた、プロバイダーと患者の取り込み、満足度、およびシステムの実現可能性を測定し、EMRデータ監査、患者/プロバイダー調査、およびシステムの使用分析を通じて評価されます

人口：

6つのプライマリケアサイト（医師と看護師の開業医）のすべての処方者が対象となります。 この研究には、EMR検索を通じて特定された医師が診断されたCOPDの患者が関与します。

データ収集：

臨床結果は、カナダのプライマリケアセンチネル監視ネットワーク（CPCSSN）のチャートレビューとデータを通じて得られます。 患者が報告した結果は、患者アプリ/ポータルを介してアンケートを介してキャプチャされます。

サンプルサイズ：

調査中に推定1860人のCOPD患者が見られます。 予想されるベースライン薬のエスカレーション率は13％であるため、この研究は8％の絶対増加を検出するようになりました（クラス内相関（ICC）= 0.1）。

分析：

一般化された線形混合モデル（GLMM）は、一次および二次的な結果を評価し、時間の傾向、クラスタリング、および段階的なロールアウトを説明します。

意義：

この試験では、大規模なプライマリケアの実施の可能性を伴うCOPDケアギャップを閉じる際のポイントオブケアデジタルツールの有効性に関する実世界の証拠が生成されます。