综合临床预测规则：为不同的初级保健环境提供证据 (iCPR2)

随着国家继续努力控制医疗保健成本和提高质量，医疗保健信息技术为我们提供了一些最有效但未得到充分利用的工具。 临床预测规则是一线决策辅助工具，它将最先进的证据与实时患者病史、身体检查和实验室数据相结合。 虽然临床预测规则经常得到充分验证，但在实践中并未得到充分利用。 最近，我们的团队开发了综合临床预测规则 (iCPR) 系统，将 CPR 嵌入到美国最大的商业电子健康记录 (EHR) 系统中。 使用这个新系统，我们证明了在单个医疗机构中链球菌性咽喉炎和肺炎疑似病例的提供者利用率高，抗生素处方和诊断测试订购显着减少。 拟议项目的目标是在不同环境中推广该平台，并创建用于进一步传播的工具包。 在原始 iCPR 项目成功的基础上，该提案的具体目标是 (1) 将我们之前测试和改进的 iCPR 工具集成到三种不同临床环境中的相同商业 EHR 中，使创新适应提供者偏好、文化和本地工作流程，而不是强加严格标准化的工具，(2) 识别和测量 iCPR 在不同环境中的使用率和变异性，(3) 通过随机对照试验确定 iCPR 对不同临床环境中抗生素处方和诊断测试订购模式的影响，以及 (4) 使用完善的理论驱动的实施框架来确定每个环境中整合的促进因素和障碍，并开发一个工具包以在不同的环境中调整和实施该工具。 为了实现这些目标，我们提出了一项为期五年的研究，其中我们首先在三个新的不同站点调整、集成和测试原始 iCPR 的可用性。 然后，我们将进行为期两年的随机对照试验，试验后开放获取观察期为一年，以确定：1）该工具的使用情况和 2）它对患有以下疾病的患者的抗生素和测试顺序的影响疑似链球菌性咽喉炎或肺炎。 在最后一年，研究结果将被汇编成一个工具包，以便任何使用 Epic EHR 的医疗机构都可以将 iCPR 集成到其门诊工作流程中。 该研究使用了几种创新和重要的方法，包括：1) 调整全国最广泛的商业 EHR 系统； 2) 使用每个 Epic EHR 包中包含的“现成”技术构建新工具，因此创新可以轻松移植到所有 Epic EHR 用户； 3）以高度特异性、经过充分验证的临床预测规则为核心内容； 4) 用高度通用的可用性测试技术指导集成过程； 5) 使用混合 RE-AIM 和归一化过程理论实施评估框架。 总之，这些创新方法使 iCPR 非常适合克服长期存在的障碍，并将基于证据的工具实时集成和传播到护理点的初级保健工作流程中。