儿科急诊纸质哮喘指南提醒系统
主要想法是使用计算机化提醒系统来帮助指南实施将提高指南驱动护理的利用率和依从性,从而改善患者的治疗效果。 我们旨在解决的假设是,与没有该系统的纸质指南相比,用于检测儿科急诊哮喘患者的自动计算机化提醒系统将增加纸质指南的利用率。
我们的目标是实施一个实时的、计算机化的哮喘检测系统,并将该系统与儿科急诊信息系统集成,并评估哮喘检测系统在提醒临床医生使用纸质哮喘指南方面的效果。
研究概览
详细说明
哮喘是影响 900 万 (12.5%) 18 岁以下儿童的主要慢性儿童疾病 (1)。 据估计,哮喘恶化导致每年缺课 1400 万天 (2) 和超过 180 万次急诊 (ED) 就诊 (2),并且占哮喘相关费用的 60% 以上 (3)。 哮喘的慢性特征带来了相当大的经济负担。
不受控制的哮喘会导致病情恶化,需要患者立即寻求急救,通常是在急诊室。 存在一些哮喘指南,包括国家心肺血液研究所 (NHLBI) 的全国公认指南,以支持临床医生提供充分的治疗。 使用和遵守哮喘指南可改善患者的临床护理 (4, 5)。 然而,指南的依从性仍然不理想。 在急诊室,早期识别和准确评估气道阻塞的严重程度以及对治疗的反应是改善哮喘患者健康的基础。 NHLBI 指南强调对哮喘急性发作的早期识别和治疗,以及按严重程度分层的适当治疗。
用于患者护理的计算机应用程序可以解决实现最佳医疗护理的障碍。 计算机系统改进了实践指南的使用和遵守,提供临床警报和提醒,并生成针对患者的治疗建议和教育材料。 指南驱动的决策支持的实施通常是纸质的或计算机化的。 在任何一种形式中,忙碌的临床医生都面临着一个主要障碍,即要记住启动指南流程并将指南任务嵌入护理团队的临床工作流程中 (5)。 拟议的研究检查了一种新方法的好处,该方法提醒急诊室的临床医生使用指南驱动的护理。 该方法将利用先进的信息技术基础设施应用工作流嵌入式流程。 信息学方法将包括两个要素:a) 一个计算机化的实时提醒系统,它将自动检测符合指南资格的患者,无需额外的数据输入,以及 b) 一个计算机化的、嵌入工作流程的指南实施。
参考
- 参考:QuickStats:18 岁以下曾被诊断出患有哮喘的儿童的百分比,按年龄组分类——美国,2003 年; MMWR 2005 年 4 月 29 日 / 54(16);412。 http://www.cdc.gov/mmwr/preview/mmwrhtml/mm5416a5.htm
- 过敏和哮喘倡导者。 美国过敏、哮喘和免疫学学会季刊患者通讯。 2004.
- Grimshaw JM、Eccles MP、Walker AE、Thomas RE。改变医生的行为:有效的方法和让更多的事情发挥作用的想法。 J Contin Educ Health Prof. 2002;22:237-243。
- 国家心肺血液研究所,国家哮喘教育和预防计划。 专家小组报告 2:哮喘诊断和管理指南。 1997.
- Scribano PV、Lerer T、Kennedy D、Cloutier MM。 提供者遵守儿科急诊科急性哮喘临床实践指南。 Acad 紧急医学。 2001;8:1147-1152。
研究类型
注册 (实际的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
-
-
Tennessee
-
Nashville、Tennessee、美国、37232
- Vanderbilt University
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
描述
纳入标准:
该研究的纳入标准是:
- 所有2-18岁的患者;
- 紧急严重性指数 2 至 5;和
- 完整的计算机化分类文档的可用性。
排除标准:
排除标准是:
- 重症患者(紧急严重程度指数1)
- 不见人影就走的病人
- 违背医疗建议离开的患者
- 最终诊断不是哮喘(检测系统的假阳性识别)或被确定不符合指南条件的患者。
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
- 主要用途:卫生服务研究
- 分配:随机化
- 介入模型:并行分配
- 屏蔽:无(打开标签)
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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有源比较器:A
如果贝叶斯网络确定患者患有哮喘恶化,则纸质流程图将被打印出来放在图表上。
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如果贝叶斯网络确定患者患有哮喘恶化,患者将被随机分配到 A 组或 B 组。如果是 A 组,将打印纸质流程图以放置在图表上。
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无干预:乙
如果患者被贝叶斯网络识别为哮喘恶化,并被分配到对照组,则不会打印流程图。
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研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
大体时间 |
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指南利用。指南利用将被定义为使用指南记录至少一项评估(哮喘评分)。
大体时间:访问后1周内
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访问后1周内
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遵守准则。指南依从性的测量包括三个测量: a) 哮喘评估(分数); b) 与评估相符的治疗(或偏离原因的文件); c) 遵守指南时间表。
大体时间:访问后1周内
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访问后1周内
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员:Judith W Dexheimer, MS、Vanderbilt University
- 首席研究员:Dominik Aronsky, MD, PhD、Vanderbilt University
- 学习椅:Donald H Arnold, MD, MPH、Vanderbilt University
出版物和有用的链接
一般刊物
- Dexheimer JW, Brown LE, Leegon J, Aronsky D. Comparing decision support methodologies for identifying asthma exacerbations. Stud Health Technol Inform. 2007;129(Pt 2):880-4.
- Sanders DL, Aronsky D. Prospective evaluation of a Bayesian Network for detecting asthma exacerbations in a Pediatric Emergency Department. AMIA Annu Symp Proc. 2006;2006:1085.
- Sanders DL, Aronsky D. Detecting asthma exacerbations in a pediatric emergency department using a Bayesian network. AMIA Annu Symp Proc. 2006;2006:684-8.
- Sanders DL, Gregg W, Aronsky D. Identifying asthma exacerbations in a pediatric emergency department: a feasibility study. Int J Med Inform. 2007 Jul;76(7):557-64. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2006.03.003. Epub 2006 May 2.
研究记录日期
研究主要日期
学习开始
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (估计)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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