学習ヘルスケアシステムにおける心血管指標の抽出可能性を向上させるためのダッシュボード：混合手法研究

科学分野:

• ヘルスインフォマティクス
• 心血管医学
• 品質改善

背景:

• 心血管リスク管理（CVRM）ガイドラインは、心血管リスクの高い患者を管理することを目的としています。
• CVRMガイドラインの遵守率は様々であり、医療実践の改善が必要です。
• 学習ヘルスケアシステム（LHS）とダッシュボードは、遵守率とデータ登録を強化するための潜在的なツールです。

研究 の 目的:

• LHSへのダッシュボード導入が、電子健康記録（EHR）におけるCVRM指標の構造化登録を改善したかどうかを評価すること。
• 実際の状況における主要なCVRM指標（BMI、血圧、喫煙状況、CVDの既往歴、脂質、HbA1c、ヘモグロビン、eGFR）の抽出可能性を評価すること。

主な方法:

• ダッシュボード実装中の、ユトレヒト大学医療センター（2022年1月～2023年11月）における混合手法研究。
• ダッシュボードの有無の期間を比較した、EHRからのCVRM指標抽出可能性の定量的評価。
• 臨床医（N=5）への半構造化インタビューによる、認識と障壁を理解するためのテーマ分析。

主要な成果:

• ダッシュボードの実装はCVRM指標の抽出可能性を改善せず、登録率は低く安定したままでした。
• ヘモグロビンと推定糸球体濾過率は最も抽出可能でした。
• CVDの既往歴と喫煙状況は最も抽出可能性が低かったです。
• プロトコル化された期間と比較して、指標の抽出可能性は最大45%減少し、これは責任の不明確さ、EHRの制限、および時間的制約に起因すると考えられます。

結論:

• ダッシュボードは、EHRにおけるCVRM指標の構造化登録を強化できませんでした。
• 組織的、技術的、運用的問題が、CVRMデータキャプチャを改善する上でのダッシュボードの効果を妨げています。
• 本研究結果は、CVRM指標の抽出可能性を改善するためのガイダンスを提供し、臨床実践と実世界データ研究に利益をもたらします。