1차 진료에서 천식 관리를 위한 컴퓨터 기반 의사 결정 지원

배경: 천식은 상당한 이환율의 원인이 되는 만성 질환입니다. 캐나다에서 의사, 병원 치료 및 약물에 대한 직접 비용은 보수적으로 천식 환자의 경우 연간 3억 6백만 달러로 추산됩니다. 기존의 증거는 이환율의 상당한 감소가 조기 예방과 시기적절한 치료에 의해 달성될 수 있음을 시사합니다. 천식 치료 비용의 대부분은 효과적인 예방 요법의 사용 부족, 질병 중증도의 부적절한 모니터링, 불충분한 환자 교육으로 인한 열악한 질병 통제와 관련이 있습니다. 최근 캐나다 조사에 따르면 천식 조절이 불량한 환자의 64%만이 흡입용 코르티코스테로이드를 처방받았고 이 중 52%만이 매일 약을 사용했습니다. 또한, 천식 자가 관리가 천식으로 인한 입원의 상대적 위험을 39% 감소시키는 것으로 나타났지만, 천식 환자의 21%만이 질병 악화에 대한 조치 계획을 제공받았고 일차 진료 의사의 22%만이 조치를 제공했습니다. 정기적으로 천식 환자를 위한 계획. 전산화된 의사 결정 지원 시스템은 의사에게 필요한 예방 치료 및 관리에 대한 환자별 알림 및 경고와 환자의 시기적절한 피드백을 제공함으로써 통합 증거 기반 치료를 가능하게 하는 새로운 도구 세트를 제공했습니다. 그러나 1차 진료에서 컴퓨터 기반 의사 결정 지원의 사용은 제한적이었고 만성 질환 관리에 대한 보고된 연구는 단 한 건이었습니다. 성공의 주요 장벽은 부가가치 혜택을 제공하고 일상적인 작업 흐름에 쉽게 통합될 수 있는 컴퓨터화된 솔루션을 주치의에게 제공하는 문제였습니다. 우리의 이전 연구는 통합된 전자 처방 및 약물 관리 시스템이 조제된 약물에 대한 정보 및 처방 문제에 대한 경고와 연결되어 있기 때문에 의사에게 부가 가치 혜택을 제공할 수 있음을 보여주었습니다. 1차 진료 의사가 이 전산화된 약물 관리 시스템을 조기에 이해하고 활용하면 통합 천식 관리 의사 결정 지원 시스템의 효과를 개발하고 평가하여 예방 요법의 사용을 향상시키고 1차 진료에서 천식 중증도를 적시에 모니터링할 수 있는 기회를 제공합니다.

목표: 전자 처방 및 약물 관리 시스템에 통합된 천식에 대한 전산화된 의사 결정 지원 및 가정 모니터링 시스템이 a) 질병 관리의 질을 높이고 b) 천식 환자의 치료 결과를 개선할 수 있는지 확인합니다.

연구 계획: 33개월의 후속 조치가 포함된 클러스터 무작위 시험은 퀘벡의 약 40개 클리닉에서 풀타임 개인 행위별 수가제 진료를 하는 약 100명의 일차 진료 의사 집단과 약 2,880명의 인구에서 수행될 예정입니다. 4,500명의 천식 환자가 진료에 참여합니다. 등록된 의사는 중앙 데이터베이스와 애플리케이션 서버, 무선 프린터에 액세스할 수 있는 무선 모뎀이 장착된 MOXXI 전자 처방 및 약물 관리 소프트웨어를 받게 됩니다. 이 시스템을 통해 의사는 전자적으로 처방전을 작성하고 보낼 수 있으며, 잠재적인 처방 오류에 대한 경고, 지방 의약품 보험 계획 및 지역사회 기반 약국과의 자동화된 연결을 통해 현재 및 과거 약물 프로필, 조제된 처방전을 기반으로 하는 약물 준수 계산기, 의료 서비스 청구 파일에 대한 진단 코드의 치료 적응증 및 검증을 기반으로 자동화된 문제 목록 생성. 클리닉은 a) MOXXI 시스템과 통합된 천식에 대한 전산화된 의사 결정 지원 및 가정 모니터링 또는 b) MOXXI 시스템 단독을 받도록 무작위 배정됩니다. 천식 관리 결정 지원 시스템은 천식 관리에 대한 Canadian Consensus 지침에 따라 환자별 관리 권장 사항을 제공하기 위해 환자 문제 및 약물 목록의 데이터를 사용합니다. 천식 교육 간호사를 위한 웹 지원 기술은 각 환자에 대해 의사가 선택한 옵션에 따라 방문과 일차 진료 의사에 대한 피드백 사이에 환자로부터 가정 모니터링 정보를 수집하는 데 사용됩니다.

매 3개월의 추적 기간 동안 측정된 주요 결과는 천식 조절 불량으로, 매 3개월의 추적 기간 동안 응급실 방문 또는 천식으로 인한 입원 또는 250회 이상의 속효성 베타2 투여로 정의됩니다. - 작용제. 이차 결과에는 하나의 증거 기반 치료 품질 지표(베타2 작용제에 대한 흡입 코르티코스테로이드 비율, 실행 계획 처방)가 포함됩니다. 1차 및 2차 결과는 의료 차트, 처방약 및 조제약 기록, 보건부 수혜자, 의료 서비스 및 입원 데이터베이스의 데이터를 사용하여 측정됩니다. 컴퓨터 기반 의사 결정 지원의 효과는 다변수 계층적 모델링을 통해 평가되어 의사와 진료소 내에 클러스터링된 동일한 환자에 대한 여러 측정을 고려하고 환자 특성의 기본 차이를 조정합니다. 또한 천식 조절 상태와 의사의 MOXXI 사용에 따라 중재의 효과가 수정되었는지 계층화 분석을 통해 검토할 것입니다.