Системы поддержки принятия клинических решений

Системы поддержки принятия клинических решений (СППКР) — это компьютерные инструменты, которые предоставляют клиницистам, персоналу или пациентам знания и персонализированную информацию, интеллектуально отфильтрованную и представленную в соответствующее время, для поддержки принятия решений в области здравоохранения. В рамках трансляции знаний они являются ключевым механизмом для доставки синтезированных доказательств в рабочий процесс непосредственно в точке оказания медицинской помощи.

Definition

Система поддержки принятия клинических решений — это приложение информационных технологий в здравоохранении, которое сопоставляет характеристики отдельного пациента с компьютеризированной базой знаний и генерирует специфичные для пациента оценки или рекомендации для поддержки принятия клинических решений.

Scope

Эта статья охватывает, что представляют собой системы поддержки принятия клинических решений, как они вписываются в процесс трансляции доказательств в практику, данные о том, изменяют ли они поведение практикующих врачей и исходы, а также особенности дизайна, связанные с эффективностью. Она рассматривает СППКР как методологическую и информационную тему, а не как рекомендацию по использованию какого-либо конкретного инструмента или принятию решения о лечении.

Core questions

• Что такое система поддержки принятия клинических решений и как она встраивает доказательства в рабочий процесс?
• Действительно ли такие системы улучшают производительность практикующих врачей и исходы для пациентов?
• Какие особенности дизайна и доставки делают поддержку принятия решений эффективной?
• Почему некоторые системы терпят неудачу, вызывают усталость от оповещений или остаются неиспользованными?

Key concepts

• Доставка знаний в точке оказания медицинской помощи
• Рекомендации, специфичные для пациента
• Интеграция с электронными медицинскими картами и рабочим процессом
• Автоматическое предоставление в рамках рабочего процесса
• Усталость от оповещений
• Процесс против исходов для пациентов
• Поддержание базы знаний

Mechanisms

Система поддержки принятия решений связывает компьютеризированную базу знаний с данными о конкретном пациенте и выдает индивидуализированную оценку или рекомендацию, в идеале автоматически доставляемую в рабочий процесс клинициста в момент принятия решения. Встраивая синтезированные доказательства в точку оказания медицинской помощи, она функционирует как механизм трансляции, который снижает зависимость от памяти и от отдельного поиска руководств. Метарегрессия Рошанова и коллег выявляет особенности, связанные с успехом, такие как автоматическое предоставление рекомендаций в рамках рабочего процесса, в точке оказания медицинской помощи и в виде действенных рекомендаций, а не только оценок.

Clinical relevance

Системы поддержки принятия решений являются важным способом, с помощью которого системы здравоохранения пытаются сделать научно обоснованные рекомендации доступными там, где оказывается помощь, а их изучение информирует о том, как такие инструменты разрабатываются и оцениваются. Эта статья описывает системы и их доказательную базу на уровне медицинских услуг; она не является клиническим руководством и не одобряет действия на основе результатов какого-либо конкретного инструмента без профессионального суждения.

Evidence & guidelines

Систематические обзоры Гарга и коллег, а также Брайта и коллег показывают, что системы поддержки принятия решений могут улучшать процессы оказания медицинской помощи, с более вариабельными и часто меньшими эффектами на исходы для пациентов. Метарегрессия Рошанова и коллег 162 рандомизированных исследований связывает эффективность с конкретными особенностями дизайна, предоставляя доказательную базу для того, как, а не просто работает ли, развертывать такие системы.

History

Компьютеризированная поддержка принятия клинических решений берет свои корни в ранних медицинских информационных системах 1970-х и 1980-х годов, но ее оценка созрела с систематическими обзорами в 2000-х годах. Обзор Гарга и коллег 2005 года в JAMA синтезировал ранние доказательства исследований, а последующие обзоры и метарегрессии в течение 2010-х годов сместили вопрос с того, работают ли системы поддержки принятия решений, к тому, какие особенности делают их эффективными, по мере того как системы стали встраиваться в электронные медицинские карты.

Debates

Почему многие системы улучшают показатели процесса, но не исходы для пациентов?

Обзоры последовательно показывают более сильные эффекты на процессы оказания помощи, чем на исходы для пациентов, что вызывает дебаты о том, являются ли исследования недостаточно мощными для оценки исходов, слишком ли малы улучшения процессов, чтобы достичь пациентов, или ограничивают ли дизайн и реализация клиническое воздействие.

Как следует управлять усталостью от оповещений?

Чрезмерные или плохо нацеленные оповещения могут быть проигнорированы, подрывая пользу; балансирование чувствительности и навязчивости посредством лучшего таргетинга и интеграции в рабочий процесс является постоянной проблемой дизайна.

Key figures

• R. Brian Haynes
• Amit Garg
• David Lobach
• Pavel Roshanov
• Tiffani Bright

Seminal works

• garg-2005
• bright-2012
• roshanov-2013

Frequently asked questions

Улучшают ли системы поддержки принятия клинических решений исходы для пациентов?

Систематические обзоры показывают, что они более надежно улучшают процессы оказания медицинской помощи, такие как соблюдение рекомендованных действий, чем исходы для пациентов, где эффекты меньше и более вариабельны; дизайн и реализация сильно влияют на результаты.

Что делает систему поддержки принятия клинических решений более эффективной?

Данные метарегрессии связывают эффективность с автоматическим предоставлением рекомендаций в рамках рабочего процесса клинициста, в точке оказания медицинской помощи и в виде конкретной действенной рекомендации, а не пассивной оценки, требующей дополнительных шагов.