Narzędzie wspomagania decyzji klinicznych dla elektronicznej dokumentacji medycznej (BHCDS)

Podsumowanie szczegółowych celów i wpływu Fazy II na zdrowie publiczne. Leczenie uzależnień jest często komplikowane problemami rodzinnymi, zawodowymi, psychiatrycznymi lub prawnymi klienta. Kiedy te współistniejące problemy zostaną rozwiązane za pomocą praktyk opartych na dowodach (EBP), wyniki się poprawią. Włączenie behawioralnych praktyk zdrowotnych opartych na dowodach w celu usprawnienia leczenia wspomaganego lekami (MAT) jest przedmiotem wielu federalnych i stanowych inicjatyw terapeutycznych. Jednak integracja takich praktyk opartych na dowodach w warunkach klinicznych nadal pozostaje w tyle, pomimo szeroko zakrojonych wysiłków na rzecz edukacji klinicystów poprzez szkolenia. Ponieważ często trudno jest zintegrować EBP z przebiegiem pracy klinicznej, klinicyści polegają na ustalonych (i często nieskutecznych) wzorcach opieki. Dotacja ta miała na celu (1) wykorzystanie danych z elektronicznej dokumentacji medycznej pacjentów z rozpoznaniem zaburzeń związanych z używaniem opioidów w celu stworzenia profili grup pacjentów za pomocą analizy latentnej analizy klas (LCA) i określenia, dla każdej klasy, która kombinacja usług jest empirycznie powiązana z pozytywne rezultaty; (2) opracować oprogramowanie do wspomagania decyzji klinicznych (CDS), aby pomóc doradcom w klasyfikowaniu pacjentów i dopasowywaniu ich do odpowiednich usług oraz (3) przeprowadzić badanie terenowe (randomizowane badanie kontrolowane lub RCT) w celu sprawdzenia wpływu oprogramowania CDS na praktykę kliniczną.

Podaj zwięzły opis opublikowanych i niepublikowanych wyników, wskazując postęp w osiąganiu pierwotnie określonych celów.

Analiza klas ukrytych: Pierwszym celem (wykorzystanie danych z elektronicznej dokumentacji medycznej pacjentów z rozpoznaniem zaburzeń związanych z używaniem opioidów w celu stworzenia profili grup pacjentów za pomocą LCA i określenie, które kombinacje usług są empirycznie powiązane z pozytywnymi wynikami dla każdej klasy użytkowników opioidów) było udało się osiągnąć, jak omówiono w poprzednich sprawozdaniach z postępów.

Zidentyfikowano cztery klasy: Klasa 1: Osoby w tej klasie mają zwykle stosunkowo duże problemy ze zdrowiem medycznym i psychicznym, przyjmują leki psychiatryczne i mają problemy z kontrolowaniem swojego temperamentu. Klasa 2: Osoby w tej klasie mają zwykle problemy ze zdrowiem psychicznym, ale nie przyjmują leków psychiatrycznych. Na ogół nie wciągają ani nie wstrzykują opiatów i zwykle nie mają poważnych problemów zdrowotnych. Klasa 3: Osoby z tej klasy mają zwykle problemy ze zdrowiem medycznym i psychicznym oraz przyjmują leki psychiatryczne. Mają tendencję do parskania lub wstrzykiwania opiatów i mogą mieć problemy z kontrolowaniem swojego temperamentu. Klasa 4: Osoby w tej klasie mają tendencję do silnego parskania lub wstrzykiwania opiatów. Mają średnie problemy zdrowotne i niskie problemy ze zdrowiem psychicznym.

Rozwój oprogramowania: Na podstawie wyników LCA opracowano oprogramowanie CDS, które pomaga doradcom klasyfikować pacjentów i dopasowywać ich do odpowiednich usług.

Próba terenowa: Celem tej próby terenowej była ocena skuteczności tego nowego oprogramowania CDS w porównaniu ze zwykłą opieką kliniczną lub leczeniem jak zwykle (TAU) oraz zebranie informacji na temat wykonalności i postrzeganej użyteczności oprogramowania CDS z perspektywa doradcy. Oczekiwano, że w porównaniu z TAU, klienci w stanie eksperymentalnym będą (1) mieli znacznie więcej dopasowanych usług opartych na dowodach i obejmujących, (2) będą bardziej zaangażowani w leczenie, (3) będą rzadziej zażywać substancje, (4) ) mają lepsze funkcjonowanie biopsychospołeczne i (5) mają większą efektywność kosztową (tj. niższy koszt osiągnięcia pomyślnych wyników).