이차 정신 건강 관리에서 당뇨병 및 이상혈당증에 대한 전자 임상 결정 지원

정신 분열증, 정신 분열 정동 장애 및 양극성 정동 장애와 같은 심각한 정신 질환 (SMI)을 가진 사람들은 일반 인구에 비해 기대 수명이 크게 단축되었습니다. 일반 대중의 당뇨병과 같은 신체 건강 질병의 일차 예방에 대한 개선은 SMI 환자에게 동일한 정도로 반영되지 않았습니다.

당뇨병은 장기간에 걸쳐 높은 혈당 수치를 특징으로 하는 대사 장애군입니다. 당뇨병을 치료하지 않거나 제대로 관리하지 않으면 심혈관 질환, 뇌졸중, 만성 신장 질환, 족부 궤양, 신경 손상 및 눈 손상을 비롯한 다양한 장기적 건강 합병증을 유발할 수 있습니다. 당뇨병은 영국 의료 자원의 약 10%를 차지하며, 직접 의료 비용과 생산성에 대한 간접 비용을 고려하면 2035년까지 추정 비용이 398억 파운드로 17%로 증가할 것으로 예상됩니다.

SMI 환자는 일반 인구에 비해 복부 비만, 고혈압, 콜레스테롤 수치 상승, 혈당 수치 상승과 같은 심혈관 질환(CVD) 위험 요인의 비율이 더 높습니다. 확립된 정신병 진단을 받은 사람들의 현지 당뇨병 비율은 20%이며 추가로 30%는 이상혈당증(혈당 수치 상승)을 입증합니다. 다시 한 번, 지역적으로 포도당 조절 장애(당뇨병 발병 위험이 높은 지표)의 비율은 첫 번째 정신병 에피소드 후 첫 해에 두 배가 되어 이러한 위험을 가능한 한 빨리 해결할 수 있는 예방 전략을 위한 고유한 창을 만듭니다.

SMI 환자의 의료 서비스 제공의 주요 불평등은 이차 정신 의료 환경에서 당뇨병과 같은 신체 건강 상태에 대한 평가 및 치료가 적절하지 않다는 것입니다. 따라서 1차 및 2차 의료 설정 모두에서 SMI 환자에게 제공되는 물리적 건강 검진 및 중재의 표준을 개선하는 보다 표적화되고 임상적으로 정보에 입각한 개입이 필요합니다.

전 세계적으로 임상의에 의한 치료 제공을 평가하는 연구는 실제 진료에 대한 지침의 차선책 이해가 있음을 보여줍니다. 이에 대한 근본적인 요인은 복잡하며 환자, 임상의 및 시스템 수준의 조합에서 발생합니다.

SMI 진단을 받은 사람들의 신체 건강을 개선하기 위해 디지털 기술을 채택하는 것은 고유한 기회를 제공하지만 수용 가능성, 실행 가능성 및 효과에 대한 증거가 필요합니다. SMI에서 당뇨병으로 인한 질병 부담이 증가하고 당뇨병 예방 및 치료를 위한 증거 기반 치료를 제공하는 데 부족한 점을 감안할 때 더 많은 시스템 중심 솔루션을 식별해야 하는 시급한 요구가 있습니다.

전자 임상 의사 결정 지원 시스템(eCDSS)은 만성 질환의 예방 및 관리를 위한 치료를 개선하는 전략적 방법으로 잘 확립되어 있습니다. eCDSS는 "임상 의사 결정을 직접 지원하도록 설계된 소프트웨어 알고리즘을 기반으로 하는 전자 정보 시스템으로, 개별 환자의 특성을 사용하여 환자별 평가 또는 권장 사항을 생성한 다음 임상의에게 고려하도록 제시합니다."

임상 지침은 임상 실습에서 충분히 활용되지 않으므로 eCDSS는 기존의 종이 기반 지침 사용과 관련된 문제를 극복할 수 있는 잠재력이 있습니다. 그러나 정신 건강 관리 환경에서 임상 성과 및 환자 결과를 개선하는 eCDSS에 대한 기존 증거 기반은 여전히 ​​희박합니다. 또한 사용자가 수용하지 않는 전자 시스템은 치료의 질 향상에 기여할 것으로 기대할 수 없으므로 새로운 디지털 도구의 성공적인 구현을 위해 촉진제, 장벽 및 기타 결과를 이해해야 하며 미래를 위한 기반이 될 수도 있습니다. 시스템 리엔지니어링. 따라서 성공적인 미래 확장성을 위해 구현 평가를 포함하는 연구가 필요합니다.

이 연구에서 eCDSS에 사용되는 핵심 디지털 도구는 국립보건연구소 Maudsley Biomedical Research Center(NIHR Maudsley BRC)와 PhiDataLab이 개발한 소프트웨어 플랫폼인 CogStack입니다. CogStack은 거의 실시간으로 전자 건강 기록의 자연어 처리(NLP)를 제공할 수 있는 기능을 갖춘 오픈 소스 정보 검색 및 추출 시스템입니다. CogStack은 새로운 데이터 마이닝 기술, 특히 모든 임상 데이터 소스(비정형 및 정형)를 검색하는 기능과 의료 개념의 정보 추출을 자동화하기 위해 개발된 NLP 애플리케이션을 구현합니다. 이 플랫폼은 환자 모니터링, 개입 및 후속 조치에서 임상의에게 가치가 있는 초기 잠재력을 보여주었습니다.

이 연구의 주요 목적은 이차 정신 건강 관리에서 이상혈당증 관리를 위한 실시간 컴퓨터 경고 및 임상 의사 결정 지원 시스템을 손상시키는 eCDSS(Cogstack@Maudsley)의 타당성과 수용 가능성을 확립하는 것입니다.

우리의 2차 목표는 시스템이 이상혈당증에 대한 선별검사 및 추적 검사 비율, 그리고 이후의 이상혈당증 및 당뇨병에 대한 임상의 주도의 증거 기반 중재(이는 남부 런던 및 Maudsley NHS Foundation Trust(SLaM) Biomedical Research Center(BRC) Clinical Records Interactive Search(CRIS) 시스템은 eCDSS에 대한 와드 액세스가 종료되면 종료됩니다. 2006년부터 South London과 Maudsley NHS Trust는 완전한 전자 건강 기록을 운영해 왔습니다. 2008년에 설립된 CRIS(Clinical Record Interactive Search) 시스템은 윤리적으로 승인된 전자 건강 기록 인터페이스 시스템으로, 연구자가 연구 목적으로 본 트러스트의 비식별 전자 건강 기록에 액세스할 수 있습니다.

우리는 입원 환자 일반 성인 정신과 병동에 시스템을 구현하는 장벽, 조력자, 의도하지 않은 결과 및 지표 비용을 평가하기 위해 프로세스 평가를 수행할 것입니다.

이 연구에서 수집한 데이터를 통해 연구팀은 시스템을 개선하고 향후 성공적인 구현과 관련된 잠재적인 문제를 해결하고 가정된 개선 사항을 조사할 더 크고 확실한 유효성 시험을 알릴 수 있습니다.

1. 이상혈당증 환자를 위한 임상의 제공 증거 기반 중재 비율
2. 당뇨병 관리와 관련된 임상 결과