EHR-innebygd beslutningsstøtte for å forhindre hjerneslag hos pasienter med AF

C.2.1 Spesifikt mål 1 - Randomisert komparativ effektivitetsstudie for å evaluere atrieflimmer-beslutningsstøtteverktøy (AFDST) vs. AFDST med tillegg av råd om beste praksis (BPA) og semi-automatisert rekkefølge for å henvise pasienter til AF tromboprofylakse delt beslutningstaking Service.

Etterforskerne vil forbedre frekvensen av "passende tromboprofylakse" ved å eliminere systembarrierer gjennom å gi passende beslutningsstøtte på rett sted og til rett tid, som forbedrer leverandørens og pasientens kunnskap om AF-relaterte slagrisikoer, blødningsrisiko, praksishull i forebygging, og hvordan man kan tenke på å balansere risiko og fordeler ved antikoagulasjonsbehandling, og ved å forbedre pasientens engasjement i beslutningstaking.

H1 - Tillegg av BPA (inkludert semi-automatisert ordresett for å generere henvisning til en AF-tromboprofylakse delt beslutningstakingstjeneste) til en EPJ-innebygd AFDST vil forbedre frekvensen av "passende tromboprofylakse" sammenlignet med den nåværende tilstanden til en EPJ-innebygd AFDST uten BPA eller delt beslutningstakingstjeneste.

Etterforskerne vil undersøke denne hypotesen ved å gjennomføre en randomisert kontrollert studie som implementerer de respektive buntene på ambulerende steder, ved å bruke RE-AIM-rammeverket for evaluering av implementeringsstudier.(36-41) Resultatene vil inkludere - effektivitet, rekkevidde og adopsjon.

Utløsere for BPA - Ny AF - Utvikle en BPA som vil utløses automatisk når en pasient uten tidligere AF-historie mottar en AF-diagnose (enten nylig innfallende AF, eller ny pasient til systemet med tidligere diagnose av AF). BPA vil gi en direkte kobling til AFDST, og gi sanntids beslutningsstøtte for innledende behandling.

Endring i kliniske risikofaktorer - Implementer en automatisert prosess for å identifisere situasjoner der AFDST-anbefaling har endret seg på grunn av endringer i risikofaktorer slik at dagens behandling ikke er "optimal". Vedvarende AF og ikke-optimal tromboprofylakse - Implementer automatisert prosess for å gjennomgå AFDST-anbefalinger når klinikeren er i pasientskjemaet. Generer BPA hvis dagens behandling ikke er "optimal". For å minimere varsler, vil etterforskerne generere råd kun for pasienter som vil få betydelig nytte av en endring i behandlingen (f.eks. > 0,5 QALYs). Basert på tidligere studier er dette sannsynligvis den mest utløste BPA. Klinikere vil angi om de vil at BPA skal utløses igjen, eller undertrykke fremtidige varsler for den pasienten.

C.2.2 Spesifikt mål 2 - Evaluere virkningen av delte beslutningsverktøy og tjenester.

H2 - En spesialitetstjeneste for delt beslutningstaking som bruker et EPJ-innebygd atrieflimmer Shared Decision Making Tool (AFSDM)-verktøy vil forbedre en rekke beregninger for kvalitetspleie. Disse inkluderer blant annet å redusere beslutningskonflikter, forbedre pasienttilfredsheten med beslutningstaking, forbedre pasientkunnskapen og forbedre overholdelse av endelige delte behandlingsbeslutninger.

Etterforskerne vil evaluere denne hypotesen ved å bruke et pre/post studiedesign av pasienter henvist til AFs delte beslutningstakingstjeneste. Resultatene vil inkludere validerte mål på beslutningskvalitet, pasientengasjement og tilknytning til det kliniske teamet gjennomført før og ved avslutningen av besøket.

Utvikle applikasjonsprogramvare - AFSDM-applikasjonen vil gi pasientopplæring om AF-relatert slagrisiko, behandlingsalternativer og deres risikoer og fordeler på en inkluderende måte som tar hensyn til barrierer for behandling som kan påvirke sårbare populasjoner i overkant. AFSDM vil bruke individuelle pasientpreferanser og verdier for helsetilstander, og pasientspesifikke EPJ-data for å generere anbefalinger.

Tilby delte beslutningstakingstjenester - Utvikle AF tromboprofylakse delte beslutningstakingstjenester for klinikere som ikke er komfortable med å ta beslutninger om tromboprofylakse selv. Disse tjenestene vil være lokalisert i UC Healths antikoagulasjonsklinikk.

Forenkle tilgang til denne tjenesten – Bruk AFDST for å identifisere pasienter som kan ha nytte av en endring i behandling (se ovenfor, Triggere for BPA) og bygg inn elektronisk støtte for å forenkle henvisningsprosessen.

BPA vil gi klinikere alternativer til å ta direkte beslutning om tromboprofylakse selv, eller enkelt henvise pasienter til passende AF Tromboprofylakse Shared Decision-Making-tjeneste.

Klinikere kan angi om de ønsker at tjenesten for delt beslutningstaking skal ta behandlingsbeslutningen og foreskrive terapi, eller bare generere en anbefaling til den henvisende klinikeren.

C.3. Målpopulasjon: Praksiser, klinikere og pasienter - UC Healths primæromsorgsnettverk (PCN) består av 20 primærpleiepraksiser og 144 klinikere lokalisert i Greater Cincinnati og Tri-state-området, og betjener mer enn 69 000 pasienter. Praksis inkluderer 2 urban residency-opplæringssteder (internmedisin og medisin-pediatri), UCMC Internal Medicine Fakultetspraksis og Burnet Family Medicine Practice, som alle betjener sårbare pasientpopulasjoner. Alle praksiser og døgninstitusjoner bruker Epic® som en felles EPJ. Et sentralisert datavarehus som inneholder klinisk informasjon for helsesystemet er plassert i universitetets Senter for helseinformatikk (CHI). UCMC er et tertiær/kvartært medisinsk senter, sikkerhetsnettinstitusjon med 630 senger (283 av disse er voksne medisinske/kirurgiske senger) som betjener sårbare pasientpopulasjoner i Cincinnati storbyområde, som inkluderer nordlige Kentucky og Sørøst-Indiana. Dermed anslår etterforskerne totalt 144 ambulerende klinikere, kvalifisert for å bli randomisert inn i denne studien. Etterforskerne betjener en mangfoldig etnisk og sosiodemografisk pasientbase som inkluderer både urbane innbyggere og landlige appalachere. Mens den totale andelen svarte pasienter i UC Health AF-kohorten er 32 %, betjener 4 av primærhelsetjenestene (3 UCMC-sykehusbaserte steder og 1 fellesområde), som tar seg av 711 AF-pasienter, en uforholdsmessig stor andel (47 % - 58 %) av svarte pasienter. Førti prosent av pasientene er forsikret av Medicaid eller administrert Medicaid og 30 % av Medicare eller administrert Medicare; 2 % er uforsikret.

C.3.1. Ambulerende studiesteder - Ambulerende besøk vil finne sted i primærhelsetjenesten og farmasøytbemannet antikoagulasjonsklinikk ved UC Medical Center Hospital. Som beskrevet ovenfor vil BPA bare utløses for pasienter som AFDST foreslår en optimal behandling som er forskjellig fra dagens behandling, og som vil oppnå en fordel på mer enn 0,5 QALYs ved å endre gjeldende behandling. Hvis en rådgivende person allerede har avfyrt ved et tidligere ambulerende besøk, vil etterforskerne forhindre at BPA skyter igjen, med mindre deres primære kliniker har bedt om at varselet skal kunne skyte igjen.

C.3.2. Estimerte pasienttall – En fersk datainnsamling fra UC Health EHR identifiserte omtrent 4700 aktive pasienter som passer disse kriteriene i UC Health-systemet. Basert på tidligere studier, i UC Health AF-kohorten, mottok 41 % av pasientene "ikke-optimal" tromboprofylakse (1 927), og 49 % av disse (944) kunne få 0,5 QALY eller mer hvis de skulle få "optimal terapi" ." Konservativt anslår etterforskerne registrering av 800 pasienter (400 i hver av 2 studiearmer) i løpet av den 18-måneders planlagte registreringsperioden. I tillegg ble det sett omtrent 1 460 pasienter med ny diagnose av AF i løpet av det siste kalenderåret. Av disse var omtrent 80 % nye pasienter som kom inn i systemet med tidligere diagnoser av AF, og omtrent 20 % var etablerte pasienter med nylig tilfeldig AF. Dermed forventer etterforskerne tilstrømning av omtrent 1215 pasienter med tidligere diagnoser av AF til systemet årlig. Av disse, omtrent 245 (1215 x 0,41 x 0,49) kan ha stor nytte av en endring i deres nåværende tromboprofylakse, noe som resulterer i potensiell akkumulering av ytterligere 122 pasienter i hver studiearm om nødvendig. Hvis etterforskerne fortsatt finner ut at de ikke gjør milepæler for pasientregistrering, vil de senke BPA-utløsende terskelen for forventet økning i QALYs fra 0,5 til en rimelig, men mindre gevinst.

C.4. Studiedesign og metoder C.4.1. Design av AFDST - Den gjeldende versjonen av AFDST er en ekstern nettapplikasjon som startes ved å klikke på en aktivitetsknapp mens du er i pasientens EPJ-journal. En AF-datamart som består av et sett med Clarity®-datatabeller vedlikeholdes og oppdateres hver 24. time. Alle UC Health-pasienter som passer inkluderings- og eksklusjonskriterier er i datamarkedet. Informasjon som er nødvendig for å beregne slagrisiko (CHA2DS2VASc(18)), alvorlig blødning (HASBLED(19)), og intracerebral blødning(29) finnes i datamart etter å ha blitt ekstrahert ved hjelp av den aktive problemlisten og en kombinasjon av laboratorieverdier og kliniske målinger. Disse dataene forhåndsutfyller AFDST når verktøyet startes. Etterforskerne ber klinikere om å bekrefte denne informasjonen ved å legge til eller fjerne risikofaktorer de mener er feil. De kan også endre risikofaktorer for å bruke verktøyet til å utforske alternative kliniske scenarier. Hjerneslagrisiko og blødningsrisiko (ekstrakraniell og intrakraniell) modifiseres av passende mål for effekt og relative farer for hver behandling. Tid i terapeutisk område, nødvendig for å beregne HASBLED-skåren, bestemmes ved å interpolere internasjonale normaliserte forholdsverdier gjennom tiden det siste 1 året, lik metoden til Rosendaal et al.(42) Gjeldende antitrombotisk terapi (oral antikoagulant eller blodplatehemmende terapi) hentes fra den aktive medisinlisten. Effekten av behandlingen og relativ risiko for komplikasjoner inkludert større blødninger og intrakraniell blødning er informert av den mest oppdaterte litteraturen, inkludert metaanalyser(43, 44) og nettverksmetaanalyser(45) av de nye midlene i generelle populasjoner og hos eldre (46, 47) sammen med systematiske gjennomganger av litteraturen, gitt fraværet av head-to-head-forsøk som sammenligner DOAC-ene med hverandre.(10, 48) Logikk er inkludert for å unngå anbefalinger for spesifikke DOAC basert på nyrefunksjon, sammen med beslutningsstøtte for å gi spesifikke alternative doseringsanbefalinger etter behov (f.eks. basert på alder og vekt).

C.4.2. Studiedesigndetaljer for mål 1 - I begynnelsen av studien vil etterforskerne ta et øyeblikksbilde av gjeldende tromboprofylaksepraksis i UC Health Primary Care-nettverket ved å få tilgang til alle primærhelsepasienter i AF-datalageret. Etterforskerne anslår at dette vil omfatte omtrent 4700 pasienter. Etterforskerne vil kjøre AFDST på alle disse pasientene og sammenligne gjeldende antitrombotisk behandling med behandling anbefalt av AFDST for å fastslå andelen av denne gruppen som mottar anbefalt antitrombotisk behandling. Dette vil gi oss et oppdatert estimat av omsorgsgapet, og potensialet for å forbedre resultater gjennom denne intervensjonen.

Når en kliniker er i diagrammet til en AF-pasient, vil AFDST kjøre i bakgrunnen og avgjøre om pasienten ville få mer enn 0,5 QALYs dersom deres nåværende tromboprofylakse ble endret. Avhengig av om pasienten er i den vanlige behandlingen eller den aktive intervensjonsstudiegruppen, vil enten en skjult råd om beste praksis eller en faktisk råd om beste praksis utløses. Dette vil automatisk melde pasienten inn i studien, og dette besøket vil bli notert som deres indeksbesøk.

Hvis vi av en eller annen grunn ikke er i stand til å implementere full funksjonalitet til planen beskrevet ovenfor, vil vi fortsette med følgende mer manuelle alternative plan. På slutten av hver uke vil vi generere en rapport over alle pasienter i vårt AF-datamarked som enten har vært på besøk hos en av våre GIM-besøk eller hos UC Health primærleger. Vi vil kjøre AFDST for hver av disse pasientene for å se om de ville oppnå en estimert fordel større enn 0,5 QALYs hvis deres nåværende tromboprofylakse ble endret. Disse pasientene vil bli registrert i studien, og dette besøket vil bli notert som deres indeksbesøk. I tillegg vil PI, prosjektleder og studiesykepleiere motta et episk varsel hver gang en registrert pasient har et akuttbesøk eller er innlagt på UCMC. Vi vil bruke dette varselet som en trigger for å gjennomgå disse pasientenes diagrammer for å vurdere forekomsten av eventuelle bivirkninger (AE). Denne informasjonen vil bli fanget opp på saksrapportskjemaene. Utfall for spesifikt mål 2 vil bli bestemt ved slutten av studien.

C.4.4. Prøvestørrelsesberegninger for primærutfall - Alle prøvestørrelsesestimater antar 90 % kraft i en to-halet, alfa = 0,05 signifikanstest. For AFDST-gruppen (nåværende tilstand) antar vi, basert på lignende tidligere vurderinger, at ikke mer enn 4 % av pasientene med "ikke-optimal" behandling vil gå over til "passende tromboprofylakse" som bestemt av AFDST. Gitt at 4 % rate, vil det å oppdage en 10 % endringsrate til "passende tromboprofylakse" i gruppen som også mottar BPA kreve 397 uavhengige utvalgte pasienter i hver gruppe. Legg også merke til at vi tror at 4%-estimatet for AFDST-gruppen er optimistisk ved at vi sannsynligvis vil observere en lavere rate, og dermed senke raten som kan påvises i den andre gruppen.

C.4.5. Klinisk betydning av estimerte endringer i "passende tromboprofylakse" - Gitt de nåværende 2,2 millioner pasientene i USA med AF, hvis etterforskerne lykkes med å demonstrere en 10 % forbedring i passende tromboprofylakse, kan den brede implementeringen av AF-beslutningsstøtte med BPA føre til i forbedret behandling for mer enn 44 000 pasienter, og en befolkningsøkning på mer enn 22 000 QALYs. På samme måte kan en forbedring på 18 % gjennom tillegg av AF Shared Decision Making-tjenester forbedre behandlingen for nesten 80 000 pasienter, med en befolkningsøkning på nesten 40 000 QALYs.

C.4.6. Studiedesigndetaljer for mål 2 - Mål 2 er fokusert på utvikling og evaluering av et atrieflimmer delt beslutningstaking-verktøy (AFSDM) og en AF tromboprofylakse delt beslutningstaking-tjeneste som vil bruke dette verktøyet til å engasjere henviste pasienter i en delt beslutning- samtale om AF tromboprofylakse behandlingsalternativer. For å nå disse målene foreslår etterforskerne følgende spesifikke trinn:

Utvikle AFSDM - I den tidligere beskrevne pilot-/gjennomførbarhetsstudien av AFSDM brukte etterforskerne en programvareapplikasjon skrevet i Visual Basic®, Gambler® (utviklet av PI og en tidligere stipendiat i 1992) for å vurdere pasientverdier og preferanser ved å bruke Standard Gamble-teknikken.(35) Dette må omprogrammeres og integreres i AFSDM ved å bruke et moderne nettbasert språk. AFSDM integrerer prosesser med - 1) nyttevurdering for helsetilstander (større gastrointestinal blødning, som et eksempel på større ekstrakranielle blødninger, slag med mindre og med store langsiktige nevrologiske følgetilstander, og å ta en medisin [warfarin] som krever månedlig eller annenhver måned legebesøk for å sjekke INR og doseringsjusteringer); 2) pasient- og familieopplæring om risikoene og fordelene ved behandling; 3) utførelse av pasientspesifikke beslutningsanalyser; og 4) sanntidskommunikasjon av resultater. Etterforskerne vil utføre nyttevurderinger for relevante helsetilstander ved å bruke standard gambleteknikk.(35) Dette er en validert metode som vanligvis brukes for å vurdere pasientenes verdier og preferanser for helseutfall i beslutningsanalyser. Det er spesielt hensiktsmessig for valg som medfører risiko, da risikoholdning er innarbeidet helhetlig i nyttevurderinger ved bruk av denne teknikken. Etterforskerne vil utvikle programvare for å datastyre disse vurderingene og sømløst integrere dem med beslutningsstøtteverktøyet. Etterforskerne vil inkludere undervisningsmateriell for bruk av den delte beslutningstjenesten for å informere pasienter bedre om AF-relatert hjerneslagrisiko, tilgjengelige behandlinger og risikoene og fordelene ved disse behandlingene. I tillegg forventer etterforskerne at for mange pasienter vil beslutningsanalyseresultatene ikke favorisere en klar beste behandlingsanbefaling blant de ulike DOAC-ene, siden de har lignende effektivitet og risiko. Som vist i rapporten for en hypotetisk pasient i figur 1, faller kvalitetsjustert forventet levealder for apixaban dabigatran, rivaroxaban og edoxaban innenfor 0,1 QALYs fra hverandre. Fra et beslutningsanalytisk perspektiv er de alle rimelige valg. Derfor vil det beste valget for denne pasienten også måtte ta hensyn til mer nyanserte hensyn. Basert på tidligere arbeid fra etterforskningsteamet med å vurdere faktorer som pasienter føler er viktige i beslutningstaking utover behandlingseffektivitet og bivirkninger, inkluderer disse - ut av egen lomme, administreringsfrekvens (f.eks. daglig eller to ganger daglig), tilgjengelighet av reverseringsmidler , behov for å ta med mat, kompleksiteten av interaksjoner mellom mat og legemidler, og trenger å få utført blodprøver på gjentakende basis (f.eks. besøk en eller to ganger i måneden for INR). Figur 2 viser typen tilpasset informasjon som vil bli gitt for å støtte diskusjonen om disse mer nyanserte problemene. Selv om relative kostnader er vist i plakatene ovenfor, planlegger etterforskerne å få spesifikk informasjon for hver pasients egenkostnad for disse agentene avhengig av deres forsikringsplan, dekning og apotek.

Utdanningsmateriell for pasienter innebygd i AFSDM - Ved å bruke den overordnede strukturen og den interne logikken til det tidligere datastyrte verktøyet vurderingsverktøyet, "Gambler", vil etterforskerne utvikle en ny generasjons verktøy som gjør bruk av nåværende nettbaserte klient-server programmeringsfremskritt og multimedieteknologi.(49) Ved delte beslutningsbesøk, ved bruk av AFSDM, vil nyttevurderinger bli gjort for fire helsetilstander/kliniske utfall: livet mens man mottar antikoagulantbehandling med warfarin, mildt hjerneslag, alvorlig hjerneslag og alvorlig gastrointestinal blødning. Etterforskerne vil gi helsetilstandsbeskrivelser gjennom en rekke brukervalgte formater, inkludert tekst og multimedia. Etterforskerne vil filme medieklipp for hver av disse helsetilstandene, ved å bruke profesjonelle pasienter eller faktiske pasienter som har sagt ja til å bli filmet. Standard scenariobeskrivelser vil inkludere helsetilstandens innvirkning på deres fysiske ytelse, livsstil og rollefunksjon. I tidligere pasientfokusgrupper har pasienter fortalt oss at de foretrekker å motta informasjon fra pasienter med lignende etnisitet, kjønn og relativ alder som dem selv. Dermed vil etterforskerne utvikle et bibliotek med multimedieklipp slik at en pasient automatisk vil motta helsetilstandsscenariobeskrivelser og klinisk informasjon fra en pasient av samme kjønn, rase og aldersgruppe (innenfor grenser). Etterforskerne vil også gi mulighet for ytterligere, selvstyrt pasientopplæring, ved å tilby nettlenker til en rekke nettsteder de kan få tilgang til hjemmefra, eller deres lokale bibliotek, inkludert AHAs AFib Town, blant andre.

Utvikle og implementere AF Thromboprophylaxis Shared Decision-Making-tjenestene - Over hele nasjonen søker antikoagulasjonsklinikker (såkalte "coumadin-klinikker") etter nye forretningsmodeller, ettersom pasienter går over fra warfarin til behandling med DOAC. Disse farmasøytbemannede klinikkene er ideelle for å engasjere pasienter i felles beslutningstaking. Deres ekspertise vil også adressere økende bekymringer om upassende bruk og dosering av DOAC-er. Implementering vil kreve utvikling av bærekraftige forretningsmodeller; utdanning av profesjonelle ansatte i antikoagulasjonsklinikken i bruk av AFSDM; og oppsøking til klinikere om tilgjengeligheten av disse tjenestene.

C.4.7. Helseforskjeller - For å adressere helseforskjeller for svarte pasienter og andre sårbare populasjoner som resulterer i lavere forekomst av antikoagulasjonsterapi, griper forslaget inn på flere punkter langs kontinuumet av forebygging og omsorg. Først vil etterforskerne implementere intervensjoner på flere praksissteder som gir omsorg for sårbare befolkninger i helsevesenet. Det neste store gapet er knyttet til pasientspesifikke faktorer. Etterforskerne vil være inkluderende og oppmerksomme på økonomiske, pedagogiske, tilgangs- og andre barrierer for behandling blant svarte pasienter og andre underrepresenterte minoriteter. For eksempel vil etterforskerne gi beskrivelser av helsetilstander som de oppnår pasientverdier og preferanser for ved hjelp av en bank med lyd-/videoklipp de lager ved hjelp av profesjonelle pasienter tilpasset pasientens rase, kjønn og alder. Delte beslutningsdiskusjoner vil også fokusere på spørsmål som hvor ofte laboratorietester må gjøres med hver medisin. Behovet for å reise til klinikken en eller to ganger i måneden, slik tilfellet er når warfarin er foreskrevet, er kanskje ikke gjennomførbart for en som har en 3-timers busstur til legen. Et annet diskusjonstema er kostholdsrestriksjoner. På grunn av deres høye vitamin K-innhold, kan grønne bladgrønnsaker, som grønnkål og collard, forstyrre effektiviteten til warfarin, men ikke DOAC-ene. Selvkost og tilgjengelighet av tilstrekkelig helseforsikring kan også drive beslutninger mot eller bort fra spesifikke behandlinger. Oppmerksomhet på disse detaljene vil øke effektiviteten av intervensjoner for alle pasientpopulasjoner.

C.4.9. Prøvestørrelsesberegninger for innvirkning av delt beslutningstakingskonsultasjon på beslutningskonflikt - Etterforskerne vil tilby innmelding til pasienter henvist til disse tjenestene i en studie som evaluerer deres erfaring med det delte beslutningsbesøket. Følgende tall er basert på en konservativ påmeldingsrate på 30 % (120 av 400 pasienter i den gruppen) og viser den minimale punktendringen i beslutningskonflikt etterforskerne ville være i stand til å oppdage, ved å bruke sammenkoblede t-tester for før vs post, en tohalet alfa = 0,05, og 90 % kraft. I forstudier var gjennomsnittlig poengsum for beslutningskonflikt før besøket 31 (100-punkts skala), gjennomsnitt etter besøk var 9. Gjennomsnittlig endring var 22,3 (95 % KI, 17,2 - 27,3) med standardavvik for endringen av 20. Med disse parameterne kunne etterforskerne oppdage en gjennomsnittlig forbedring i beslutningskonflikt så liten som 6,0 poeng, litt mer enn en minimalt viktig endring (33), men mye mindre enn gjennomsnittsendringen på 22,3 sett i forarbeid. De angitte tallene tar ikke hensyn til effektene av kovariater, som vil øke kraften litt, eller av gruppering, som vil redusere kraften litt.

C.4.10. Dataanalyseplaner - Data vil bli lagret i UC Secure Data Center ved hjelp av Microsoft SQL™ og administrert av Center for Health Informatics. Etterforskerne vil opprette SAS-datafiler etter behov for statistiske analyser ved bruk av unike kodede pasientidentifikatorer. Det viktigste resultatet av interesse er "passende tromboprofylakse". Etterforskerne vil vurdere den samlede raten av "passende tromboprofylakse" i hver studiearm, sammen med endringsrater etter råd og delte beslutningskonsultasjoner for "ikke-optimal" tromboprofylakse etter hver intervensjon. Etterforskerne innser at den aktive intervensjonen består av en bunt som inkluderer både en BPA og muligheten til å henvise pasienten til en delt beslutningstakingstjeneste. Etterforskerne vil først analysere forskjeller i "passende tromboprofylakse" mellom de to studiearmene, uavhengig av om leger bestilte en konsultasjon eller ikke. Etterforskerne vil utføre utforskende analyser som sammenligner "passende tromboprofylakse" mellom studiearm én (AFDST alene) og de i studiearm to som ble eller ikke ble henvist til en delt beslutningstaking-konsultasjon, for bedre å forstå den inkrementelle fordelen med konsultasjonstjenesten utover BPA lagt til beslutningsstøtteverktøyet. Etterforskerne innser at det kanskje ikke er tilstrekkelig kraft til at disse utforskende analysene kan gi definitive resultater.

Alle hypoteser vil bli adressert ved å modellere kontinuerlige mål (som beslutningskonfliktskalaen) eller rater (som passende tromboprofylakse), for å sammenligne grupper og effektene av grupper og/eller kovariater. I de enkleste tilfellene kan dette være t-tester, kjikvadrat-tester av uavhengige proporsjoner eller McNemar-tester. Tillegg av kovariater på pasientnivå (f.eks. kjønn, alder, rase, helsekunnskaper, regneferdigheter, CHA2DS2VASc og HASBLED-score) eller kovariater på lege-/praksisnivå (f. spesialitet) vil bli oppnådd ved bruk av generaliserte lineære modeller. Når det er mulig, vil etterforskerne redegjøre for leverandør- og/eller klinikkeffekter ved å behandle dem som tilfeldige effekter eller som klynger, ved å bruke en GEE-tilnærming. Alle slike modeller kan estimeres ved å bruke SAS-prosedyrene GLM, GENMOD, MIXED og GLIMMIX. Hvis prøvestørrelsene tillater det, vil etterforskerne utføre sekundære analyser på undergrupper basert på lege/praksisfaktorer og pasientfaktorer, tilsvarende de som er beskrevet ovenfor som kovariater. Alfa for hver test vil være en tosidet 0,05, ujustert for flere tester. Etterforskerne skal utføre enkle beskrivende analyser av kliniske utfall, som hjerneslag eller blødning. Etterforskerne forventer imidlertid ikke at forskjeller i hendelsesrater etter sekvensielle intervensjoner vil være store nok til å demonstrere statistisk signifikante forskjeller i kliniske utfall.

Etterforskerne erkjenner at oppførselen til klinikerne er avgjørende for å vurdere resultatet av dette prosjektet. Hver klinisk praksis har sin egen kultur som intervensjoner vil bli filtrert gjennom før eventuelle endringer i praksis. Drs. Kues, Arduser og Costanzo vil vurdere implementeringen av praksisendringer og legers erfaringer ved bruk av AFDST gjennom de ulike EPJ-intervensjonene via semistrukturerte intervjuer med nøkkelpersonell i praksis og observasjoner. Intervjuer vil bli tatt opp med lyd, kodet og analysert ved hjelp av Nvivo®, et kvalitativt programvareanalyseprogram. Forskningsspørsmål etterforskerne vil ta opp gjennom kvalitative analyser inkluderer klinikeres oppfatninger angående: 1) enkel AFDST-bruk og arbeidsflytintegrasjon, 2) nytten av AFDST i pasientbehandling, 3) hvordan eller om de brukte AFDST for å involvere pasienten i en delt beslutningstakingsdiskusjon, 4) grunner til å ignorere eller omgå BPA-er for noen av pasientene deres, og 5) forslag for å forbedre enten verktøyet eller dets integrering i EPJ og arbeidsflyt.