비교 효과 구현을 위한 넛지 사용

역사적으로 특히 비교 유효성 연구에 대한 새로운 초점을 통해 의료 서비스의 품질, 안전 및 유효성을 개선하기 위해 많은 개입이 연구되었습니다. 불행하게도, 이러한 개입에 대한 지속적인 공급자 및 시스템 이해는 심각하게 부족하여 환자 건강에 심각한 피해를 줍니다. 성과에 따른 지불을 포함하여 활용도를 높이기 위해 가장 일반적으로 시도되는 도구는 기대에 크게 미치지 못했습니다. 더욱이 이러한 개입은 종종 고도로 인위적인 환경에서 만들어지며 장기적으로 이를 구현할 방법을 찾지 못했습니다. 따라서 문제는 의미 있는 방식으로 치료에 영향을 미치는 지속 가능한 변화를 만드는 것입니다.

대조적으로, 행동 경제학은 대규모의 의미 있고 지속 가능한 방식으로 제공자와 시스템 행동에 영향을 미치는 강력한 도구를 나타냅니다. 간단히 말해서, 행동 경제학은 개인이 순전히 경제적 의미에서 완전히 "합리적"이지 않은 경우가 종종 있지만 의사 결정에서 다양한 사회적, 환경적 및 인지적 요인의 영향을 받는다는 것을 인식합니다. 그리고 이러한 발견을 활용하여 개인(우리의 경우 의사)이 보다 최적의 선택을 하도록 "넛지"할 수 있습니다. 행동경제학의 적용이 건강 영역 외부의 행동을 변화시키는 데 엄청나게 성공적이었지만, 놀랍게도 건강에 대한 관심은 거의 없었습니다.

우리는 콜레스테롤 관리 지침에서 권장하는 대로 심장 위험이 높고 저밀도 지단백 콜레스테롤(LDL-C)이 상승한 환자에게 HMG-CoA 환원 효소 억제제(스타틴)를 처방할 때 의사의 행동에 초점을 맞추기로 했습니다. 여러 개인, 지역 사회 기반, 다중 전문 진료의 클러스터 무작위 시험에서 우리는 일반적인 치료를 적절하게 스타틴을 처방하는 자동, 기본, 선택 해제 임상 의사 결정 지원 시스템과 비교할 것을 제안합니다.

우리는 ATP III 지침과 일반적인 치료를 기반으로 한 EHR 기반 지질 관리 프로토콜의 비교 효과를 조사하기 위해 여러 전문 민간 진료에서 클러스터 무작위 시험 설계를 사용할 것을 제안합니다. 참여 의사의 군집 무작위화는 눈가림이 불가능하고 "오염"이 문제가 될 수 있는 경우에 유용합니다. 모집된 민간 진료소의 약 150명의 일차 진료 의사 중 최소 100명이 참여에 동의할 것으로 예상합니다. 스타틴에 대한 ATP III 가이드라인을 충족하는 패널의 환자 수를 기반으로 무작위 배정을 위해 의사가 클러스터링됩니다. 그런 다음 각 클러스터의 의사가 개별적으로 개입 또는 제어 부문에 무작위 배정됩니다.

일반 진료로 무작위 배정된 의사는 개입이나 결정 지원을 받지 못합니다. 자동화된 임상 결정 지원 "넛지"에 무작위 배정된 의사는 EHR 인터페이스의 일부로 새로운 "옵트아웃" 처방 절차를 보게 됩니다. 여기에는 처음에 지침 기반 약물인 심바스타틴 20mg 처방이 포함됩니다. 이 방문 후 거의 6개월이 지나면 의사는 EHR을 통해 ATP III 지침에서 권장하는 대로 후속 단식 지질 프로파일을 예약하라는 알림을 받게 됩니다.