Sistemas de Apoio à Decisão Clínica: Design e Eficácia

Um sistema de apoio à decisão clínica (SADC) é um software que compara as características de um paciente individual com uma base de conhecimento computadorizada e apresenta avaliações ou recomendações específicas do paciente a um clínico, membro da equipe ou paciente. Este tópico aborda como esses sistemas são projetados, como são incorporados ao fluxo de trabalho clínico e o que as evidências dizem sobre se eles alteram a prática e os resultados.

Definition

Um sistema de apoio à decisão clínica é um sistema de conhecimento ativo que utiliza dois ou mais itens de dados do paciente para gerar aconselhamento específico para o caso, tipicamente compreendendo uma base de conhecimento, um motor de inferência ou raciocínio, e um mecanismo para comunicar com o utilizador dentro do fluxo de trabalho clínico.

Scope

A entrada trata da arquitetura e dos recursos de design do apoio à decisão (base de conhecimento, mecanismo de inferência, interface de comunicação), da distinção entre sistemas baseados em conhecimento e não baseados em conhecimento, intervenções comuns como alertas, lembretes, conjuntos de pedidos e infobuttons, e os problemas recorrentes de fadiga de alerta e adequação ao fluxo de trabalho. Resume as evidências de ensaios controlados sobre a eficácia e os recursos de design associados ao sucesso, enquadrado como um tópico metodológico e não como uma orientação clínica.

Key concepts

• Base de conhecimento e motor de inferência
• Sistemas baseados em conhecimento vs. não baseados em conhecimento
• Alertas, lembretes e conjuntos de pedidos
• Infobuttons e recuperação sensível ao contexto
• Fadiga de alerta e taxas de anulação
• Integração do fluxo de trabalho e os cinco direitos do SDC
• Interoperabilidade baseada em padrões (SMART on FHIR, CDS Hooks)
• Cinco direitos do apoio à decisão clínica

Mechanisms

A maioria dos sistemas de apoio à decisão acopla uma base de conhecimento curada a um mecanismo de inferência que avalia os dados do paciente em relação a regras ou modelos codificados, e então entrega a saída através da interface do usuário, idealmente de forma automática e dentro do fluxo de trabalho existente, em vez de exigir uma consulta separada. Revisões sistemáticas identificaram um pequeno conjunto de características que preveem fortemente o sucesso: fornecimento automático de apoio à decisão como parte do fluxo de trabalho do clínico, fornecimento no momento e local da tomada de decisão, recomendações acionáveis e geração baseada em computador (Kawamoto, 2005). Padrões como SMART on FHIR permitem que aplicativos de apoio à decisão sejam escritos uma vez e executados em plataformas de prontuários eletrônicos (Mandel, 2016).

Clinical relevance

Os sistemas de apoio à decisão determinam muitos dos avisos, alertas e ordens padrão que os clínicos encontram, de modo que seu design afeta diretamente como o conhecimento chega ao leito do paciente e a quantidade de 'ruído' interruptivo que os clínicos enfrentam. Esta entrada descreve como esses sistemas são projetados e avaliados; ela não fornece limiares diagnósticos ou instruções de tratamento para nenhum paciente.

Evidence & guidelines

Uma grande revisão sistemática descobriu que o apoio à decisão computadorizado melhorou o desempenho do profissional na maioria dos ensaios avaliados, enquanto a evidência de benefício para os resultados do paciente foi mais escassa e menos consistente (Garg, 2005). Uma revisão complementar mostrou que a melhoria da prática por um sistema é amplamente explicada por características de design, e não pelo domínio clínico, sendo decisiva a entrega automática, no fluxo de trabalho e no ponto de atendimento (Kawamoto, 2005). Sínteses práticas, como os 'Dez Mandamentos', traduziram essas descobertas em heurísticas de design (Bates, 2003).

History

O apoio à decisão clínica surgiu dos sistemas especialistas baseados em regras da década de 1970 e passou para o cuidado rotineiro por meio da entrada de pedidos médicos computadorizados e prontuários eletrônicos a partir da década de 1990. As revisões sistemáticas de meados dos anos 2000 reformularam a questão de 'o SDC funciona?' para 'quais características de design fazem o SDC funcionar?', e a década de 2010 adicionou plataformas de aplicativos interoperáveis baseadas em padrões que desvincularam a lógica de decisão de sistemas de fornecedores específicos.

Debates

Como a fadiga de alerta pode ser reduzida sem perder o valor de segurança?

Alertas interruptivos são frequentemente ignorados, aumentando o risco de que avisos importantes sejam negligenciados; os designers debatem como ajustar a especificidade, a hierarquização e o tempo para que alertas de alto valor permaneçam salientes enquanto os de baixo valor são suprimidos.

Por que o apoio à decisão melhora as medidas de processo de forma mais confiável do que os resultados do paciente?

Ensaios mostram de forma mais consistente mudanças no comportamento do clínico do que nos resultados clínicos, o que provoca discussões sobre estudos de resultados com poder estatístico insuficiente, ligações fracas entre processos e resultados visados, e qualidade da implementação.

Key figures

• David W. Bates
• Kensaku Kawamoto
• R. Brian Haynes
• Joshua C. Mandel

Seminal works

• garg-2005
• kawamoto-2005
• bates-2003

Frequently asked questions

Quais são os componentes de um sistema de apoio à decisão clínica?

Classicamente, uma base de conhecimento (o conhecimento clínico codificado), um motor de inferência ou raciocínio que aplica esse conhecimento aos dados do paciente, e uma interface de comunicação que entrega o resultado ao usuário dentro de seu fluxo de trabalho.

Quais características de design tornam o apoio à decisão eficaz?

As revisões apontam para o fornecimento automático de apoio dentro do fluxo de trabalho, a entrega no momento e local da tomada de decisão, recomendações acionáveis e a geração baseada em computador como as características mais associadas à melhoria da prática.