Удаленная оценка NAVIFY Oncology Hub с использованием клинического моделирования

NAVIFY Oncology Hub — это платформа, которая объединяет и упорядочивает разрозненные данные в интуитивно понятное продольное представление о пути лечения рака пациента. Платформа предназначена для оптимизации и поддержки рабочих процессов и принятия решений в онкологии, предоставляя быстрый доступ к наиболее важным данным в одном месте, чтобы поставщики могли более эффективно принимать решения и более эффективно сотрудничать.

Клинический рабочий процесс имеет решающее значение для эффективного и безопасного оказания помощи пациентам. В большинстве медицинских учреждений клинический рабочий процесс очень сложен и отражает междисциплинарное сотрудничество и общение, необходимые для решения большинства клинических задач. Исследования продемонстрировали положительную связь между использованием инструментов рабочих процессов информационных технологий здравоохранения для координации помощи и вовлечения пациентов и улучшенными показателями качества процессов в профилактическом скрининге, контроле диабета, а также в охране здоровья матери и ребенка (Kruse & Bean 2018; Kranz et al. 2018). ). Также было доказано, что встроенные инструменты поддержки принятия решений повышают эффективность оценок рисков, проводимых поставщиками медицинских услуг, а также повышают безопасность пациентов и снижают смертность (Chaudhry et al. 2006; Wells et al. 2008; Jones et al. 2014; Campanella et al. 2015).

Компания Prova Health разработает набор из 10 случаев искусственного рака молочной железы. Случаи будут включать анамнез и результаты обследования, отчеты о патологии, отчеты о радиологии и изображения (USS, маммограмма, КТ, если применимо), а также отчеты о характеристиках опухоли. Детали случая будут отражать долгосрочный путь пациента, включая направления лечения, такие как адъювантная и неоадъювантная терапия. Случаи будут выбраны таким образом, чтобы охватить диапазон потенциальных сценариев случаев, наблюдаемых в типичной практике. В частности, будут выбраны случаи, включающие распространенные инвазивные виды рака молочной железы (например, IDC, ILC), а также менее распространенный инвазивный рак молочной железы (например, воспалительный). Случаи также будут представлять собой ряд видов рака с различными молекулярными подтипами, например, является ли пациент положительным или отрицательным по HER2, положительным или отрицательным по гормональному рецептору (HR) или тройным отрицательным. Наконец, случаи также будут отражать состояние пациентов на различных стадиях (например, первичный диагноз, локально и регионарно распространенный рак молочной железы, рецидивирующий рак молочной железы или метастатический распространенный рак молочной железы).

Каждый участник будет участвовать в 90-минутном сеансе удаленного (например, онлайн) моделирования. Во время планирования участникам будет предоставлена ​​ссылка, по которой они смогут присоединиться к сеансу. Эта ссылка приведет их к видеоконференции, организованной через Google Meet. На сессии модератор будет вести сессию и делать заметки.

Участники будут использовать NAVIFY Oncology Hub для просмотра синтетических историй болезни пациентов. Участникам будет поручено рассмотреть случаи, как если бы они готовились увидеть пациента в реальных клинических условиях. Эта задача будет включать поиск, идентификацию, обзор и синтез соответствующей клинической информации (демографической информации, отчетов о патологии, клинического течения и т. д.), которая поддерживает принятие решений. Таким образом, эта задача предназначена для моделирования тех же действий, которые они выполняли бы в своей обычной практике, прежде чем пригласить пациента в палату для консультации, и позволит в этом исследовании изучить использование NAVIFY Oncology Hub для этих действий.

В конечном счете, цель исследования состоит в том, чтобы выяснить, как NAVIFY Oncology Hub повышает эффективность и снижает когнитивную нагрузку, связанную с просмотром и обобщением информации о пациентах, а взаимодействие участников с платформой требует от них выполнения этих задач.