てんかんにおける薬剤選択のための Web ベースのリアルワールド統計に関する医師の見解：混合法研究

科学分野:

• てんかん研究; ヘルスインフォマティクス; 医療におけるビッグデータ分析

背景:

• 抗てんかん薬（ASM）の継続可能性をランク付けするためのビッグデータ研究が出現しています。これらの調査結果を臨床実践に統合することは依然として課題です。EPstat は、てんかんを治療する医師にリアルワールドの ASM 継続データを提供するための非営利ツールとして開発されました。

研究 の 目的:

• 最初のパイロットローンチ後の EPstat ツールのユーザビリティを調査すること。EPstat の有用性と潜在的な改善点に関する医師のフィードバックを収集すること。

主な方法:

• EPstat は反復的に開発され、電子メールと説明会を通じてローンチされました。オンラインアンケートと、神経内科医との半構造化ワークショップ/インタビューがフィードバックに使用されました。記述統計とテーマ分析が回答の要約に適用されました。

主要な成果:

• 医師の 70% が EPstat を認識しており、37% が使用していました。ユーザーは使いやすさ（中央値 5）と臨床的適用性（中央値 4）が高いと報告しました。2 名のユーザーは EPstat が ASM 選択に影響を与えたと示唆しました。ワークショップ参加者は新しい ASM に関するデータを要求しました。

結論:

• 初期の使用障壁にもかかわらず、ASM 選択のためのビッグデータを使用するという概念は好評です。医師は、新しい ASM や一般的なてんかん管理情報を含む、より包括的なリソースを望んでいます。モバイルアクセスやガイドライン統合などの将来の更新と戦略は、EPstat の使用と影響を高めるために提案されています。