预测增加了共享决策和肺癌查的采用率.
Tanner J Caverly1,2, Renda S Wiener3,4, Kyle Kumbier1
1Center for Clinical Management Research, Department of Veterans Affairs Ann Arbor Healthcare System, Ann Arbor, Michigan.
JAMA network open
|July 1, 2024
概括
一个新的工具提高了肺癌查 (LCS) 的普及率,帮助医生识别高效益的个体. 这种个性化的方法鼓励更有效地查,特别是对于那些最有可能从早期检测中受益的人来说.
科学领域:
- 肺部医学 肺部医学
- 医疗保健服务研究 医疗服务研究
- 决策科学 决策科学 决策科学
背景情况:
- 低剂量计算机断层扫描肺癌查 (LCS) 的吸收率仍然低于最佳水平,特别是在具有显著预期寿命的高风险个体中.
- 需要有效的战略来提高LCS的普及率,并确保那些最受益的人获得公平的机会.
研究的目的:
- 评估预测增强共享决策 (SDM) 工具对LCS采用的影响.
- 评估该工具是否提高了临床医生识别高效益候选人的能力,并鼓励量身定制查.
主要方法:
- 在六个退伍军人事务站点进行了一项质量改善中断时间序列研究.
- 该研究涉及符合LCS条件的个人 (年龄在55-80岁,≥30包年吸烟史),使用临床提醒来促使SDM.
- 通过预测模型增强的决策支持工具,通过根据预测的好处量身定制选鼓励来个性化SDM.
主要成果:
- 在一个由9904人组成的队列中,有11%的人接受了查. 工具的实施与更高的整体LCS吸收有关.
- 基于福利的LCS吸收增加,在预测高福利与中等福利相比的个人中观察到更高的查率.
- 查的平均预测概率在高收益人群 (24.8%) 和中等收益人群 (15.8%) 中显著高.
结论:
- 实施个性化的LCS方法,整合SDM和预测增强决策支持工具,可以提高查的普及率.
- 这一策略对于那些最有可能从肺癌查中受益的人来说尤其有效.
- 鉴于LCS吸收率持续较低,这些发现至关重要,并突出了优化途径.


