予後通知が入院患者の事前ケア計画に与える影響:クラスターランダム化試験
Jessica Ma1, Kayla W Kilpatrick2, Clemontina A Davenport2
1Department of Medicine, Duke University School of Medicine, Durham, NC; Geriatrics and Extended Care, Durham VA Health System, Durham, NC.
高死亡リスクに関する通知は,医師に事前ケアプランニング (ACP) の会話を文書化するよう促しました. この標的型アプローチにより 医療従事者のドキュメンテーションが改善され 医療における機械学習の可能性が 強調されました
科学分野:
- 医療情報学
- 臨床的意思決定支援
- 緩和ケア
背景:
- 事前ケアプランニング (ACP) は極めて重要ですが,臨床医が誤って推定する不良予後によって引き起こされることが多いです.
- 医者が予後を過大評価すると 重要な事前治療計画が遅れます
研究 の 目的:
- 患者の高い死亡リスクについて入院医に通知すると,事前ケア計画 (ACP) の文書化が増加するかどうかを評価する.
- 機械学習によるアラートのACPのノート完成への影響を評価する.
主な方法:
- 入院医療チームの医師を対象とした実用的なクラスターランダム化試験です.
- 介入群の医師は,機械学習モデルによって特定された高リスク患者 (30日/6ヶ月の死亡率) のメール/ページによる通知を受け取った.
- 主要の結果:ランダムに選ばれた医師によるACPメモ文書;次要の結果:任意の臨床医によるACP文書,滞在期間,ホスピスへの退院.
主要な成果:
- 介入群の医師は,対照群と比較してACPの会話を記録する確率が高かった (34.7%対19.6%).
- 機械学習モデルにより 高い死亡リスクのある患者が特定され 標的を絞った介入が促されました
- 臨床医によるACP文書では,グループ間の有意な差異は認められなかった.
結論:
- 機械学習による死亡リスクの通知は 医者に病院での事前診療計画に関する会話を 文書化するよう促します
- この技術は終末期ケアに関する議論を 強化する貴重なツールとして役立つでしょう
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