급성 흉통에 대한 전산 병력 복용 (CLEOS-CPDS)

본 연구의 목적은 흉통 및 비진단 우선으로 응급실에 내원한 환자의 효율적인 처리를 위해 컴퓨터에 의해 수집된 상세한 병력의 가치를 환자가 직접 입력하는 데 있다. 급성관상동맥증후군(ACS)에 대한 ECG 및/또는 혈청 마커. 제시된 연구 질문은 다음과 같습니다. 일상적인 의사 획득 이력 및 분석과 비교하여 이러한 프로세스의 전산화에 의해 제공되는 데이터의 추가 데이터 및 시스템 기반 분석; (1) 흉통이 있는 환자를 안전하게 위험 계층화하고 (2) 시간과 자원을 절약합니까?

전산화되고 환자가 입력한 병력은 태블릿(iPad®, Apple Inc, Cupertino, California, USA)에서 실행되는 소프트웨어 프로그램 CLEOS로 수집됩니다. 수집할 병력에는 인구 통계학적 데이터, 현재 질병, 시스템 검토, 과거 병력, 처방약, 이전 약물 부작용, 사회력, 생활 방식 위험 및 가족력이 포함됩니다. 예를 들어 환자가 의사에게 진찰을 받기 전과 환자가 일상적인 진료에서 수집된 실험실 데이터 보고서를 기다리는 동안 응급실에서 대기 시간 동안 병력이 수집됩니다.

CLEOS가 수집한 데이터는 급성 환경에서 문서화된 ACS가 없는 환자에 대한 발표 후 30일 및 1년의 급성 환경에서의 임상 결과와 관련될 것입니다. 모든 환자에 대한 결과는 병원 기록 및 국가 등록부에서 추출됩니다.

CLEOS의 검증 및 향후 개발을 위해 ED 방문 후 1~3개월 이내에 CLEOS 인터뷰 응답의 타당성, 수용성, 포괄성 및 기술적 측면에 대한 환자 경험 평가를 위한 환자 인터뷰가 진행될 예정입니다.

이것은 참여 환자 수의 계산이 원하는 민감도 및 특이도의 정밀도를 기반으로 하는 탐색적 연구입니다. 유병률이 0.5(50%)라고 가정하면 nQuery® 버전 7.0(Statistical Solutions Ltd, Boston, Massachusetts, USA)을 사용한 검정력 계산은 1000명의 환자에서 민감도 및 특이도의 추정 정밀도가 ±0.03(3%)임을 보여줍니다. 결과가 극단적일수록, 즉 민감도 또는 특이도가 0 또는 1(100%)에 가까워질수록 정밀도가 높아집니다. 모델은 수집된 데이터(훈련 데이터 세트)의 처음 50%에서 개발되고 수집된 데이터(유효성 데이터 세트)의 마지막 50%에서 검증됩니다. 우리는 또한 하위 그룹에서 추정을 하려고 합니다. 그러한 추정을 할 수 있는지 확인하려면 훨씬 더 많은 수의 환자를 모집해야 합니다. 따라서 이 연구는 약 2000명의 환자로부터 데이터를 모집할 계획입니다.

종합하면 이 연구는 다음과 같습니다.

1. CLEOS 데이터로 채워진 대로 확립된 임상 지침 위험 점수를 평가하고 이 결과를 동시 ED 방문 중에 얻은 데이터와 비교하여 표준 병원 의료 기록에서 사용할 수 있습니다.
2. 확립된 위험 점수와 함께 CLEOS로 수집된 데이터가 ACS 진단을 배제 및 배제할 수 있는 방법을 평가하고 민감도, 특이성 및 음성 및 양성 예측값을 계산합니다.
3. CLEOS로 수집한 데이터를 기반으로 흉통 환자를 위한 새로운 위험 예측 점수를 개발하는 것을 목표로 합니다. 그리고
4. CLEOS로 수집한 데이터를 기반으로 가이드라인에 따른 관리와 현재 임상 실습 간의 자원 활용 및 비용 차이를 결정하기 위해 표준 건강 경제 절차 및 분석을 사용하여 CLEOS에 의한 관리와 비교하여 일상적인 관리의 경제적 측면을 평가합니다.