암 환자 치료 개선을 위한 전자 건강 기록과 연계된 증거 기반 전산 의사 결정 지원 시스템 구현 (ONCO-CODES)

암 환자 치료를 개선하기 위해 전자 건강 기록과 연결된 증거 기반 전산 의사 결정 지원 시스템을 구현합니다.

짧은 제목/약어 ONCO-CODES 프로토콜 코드 IRST100.23

이론적 해석:

CDSS(Computerized Decision Support System)는 임상의, 직원, 환자 또는 기타 개인에게 개인별 실행 가능한 권장 사항 또는 관리 옵션을 지능적으로 필터링하거나 적절한 시간에 제시하여 건강 및 건강 관리를 향상시키는 컴퓨터 프로그램입니다. CDSS는 환자 전자 건강 기록(EHR) 및 증거 기반 지식과 통합될 수 있습니다. 조사관은 Istituto Scientifico Romagnolo per lo Studio e에서 의료 진료 결정 지원 시스템(MediDSS)이 생성한 환자별 현장 진료 알림이 임상 실습 및 진료 품질에 미치는 효과를 평가하기 위해 실용적인 무작위 통제 시험을 설계했습니다. 라 쿠라 데이 투모리(IRST) IRCCS. 조사관은 MediDSS 알림이 임상의의 지침 준수를 증가시키고 결국 입원 환자에게 제공되는 치료의 질을 향상시킬 수 있다고 가정합니다. CDSS의 채택은 의료 품질에 대한 우려 증가, 실제와 이상적인 관행 사이의 불일치, 건강 정보 기술의 의미 있는 사용에 대한 지속적인 요구, 첨단 기술의 사용 및 친숙도 증가로 인해 의료 시스템 전반에 걸쳐 증가할 가능성이 있습니다. 새로운 세대의 의사들 사이에서.

연구 설계:

ONCO-CODES(Computerized Decision Support in ONCOlogy) 임상시험은 1:1 할당 비율의 실용적이고 병렬적인 그룹 무작위 통제 연구입니다. 연구 기간 12개월 연구 센터(들) 단일 센터

목표:

이 시험의 주요 결과는 프로세스 결과입니다. 즉, 미리 알림에서 보고된 문제가 해결되는 속도(해결 속도)입니다.

과목 수:

조사관은 1차 결과를 기준으로 표본 크기를 계산했습니다. 두 그룹 간의 차이를 감지하려면 1,704개의 미리 알림 샘플이 필요합니다(검정력 = 0.90, α =0.05, 양면, 1:1 할당). 클러스터 내 상관관계에 대한 추정치가 없기 때문에 암 환자 치료를 개선하기 위해 전자 건강 기록과 연결된 증거 기반 전산 의사 결정 지원 시스템을 구현합니다.

진단 및 주요 포함 기준:

조사자는 IRST IRCCS의 시설에 입원한 모든 환자를 포함합니다. 제외 기준이 없습니다

통계적 방법론:

모든 분석은 치료 의도(intention-to-treat) 원칙을 따릅니다. 환자는 무작위 배정된 그룹에서 분석됩니다. 기술 통계가 제공됩니다.

모든 통계 테스트는 양면입니다. 조사관은 Stata 소프트웨어를 사용하여 모든 통계 분석을 수행합니다(Stata Corp., College Station, TX, USA). 조사관은 환자별 클러스터링을 설명하기 위해 필요한 샘플 크기(20%)를 2,046개 알림으로 늘렸습니다.