DOI: https://doi.org/10.1186/s12911-024-02844-1
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39825293
تاريخ النشر: 2025-01-17
المؤلف: Enze Bai وآخرون
الموضوع الرئيسي: أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية
نظرة عامة
تستكشف ورقة البحث التحديات التي تواجه مقدمي الرعاية الطارئة قبل المستشفى في اتخاذ القرارات وتستكشف إمكانيات أنظمة دعم القرار السريري (CDSS) لتعزيز فعاليتهم. من خلال مقابلات شبه منظمة مع 20 مقدم رعاية من أربع وكالات خدمات طبية طارئة (EMS)، تحدد الدراسة قضايا حاسمة مثل الوصول المحدود إلى أدوات التشخيص، ونقص الخبرة مع بعض حالات المرضى، وغياب الدعم المعرفي. أعرب المشاركون عن الحاجة إلى ميزات CDSS التي تشمل التنبيهات التلقائية لحالات المرضى وخيارات العلاج، والتنبيهات للأحداث الحرجة المتعلقة بالسلامة، وتحديد الأدوية المدعوم بالذكاء الاصطناعي، واسترجاع البروتوكولات بدون استخدام اليدين.
تؤكد النتائج على أهمية تصميم CDSS يتماشى مع سير العمل الفريد لرعاية ما قبل المستشفى. تشمل الاعتبارات الرئيسية للتنفيذ الناجح إدارة تكرار التنبيهات لمنع إرهاق الإنذارات، وتسهيل جمع البيانات في الوقت الحقيقي، وضمان الثقة والمساءلة دون تعزيز الاعتماد المفرط على النظام. تختتم الدراسة بأن CDSS المصممة خصيصًا يمكن أن تحسن بشكل كبير من اتخاذ القرارات وسلامة المرضى في بيئات ما قبل المستشفى، شريطة معالجة التحديات المحددة واحتياجات المستخدمين بشكل كاف.
مقدمة
تستعرض المقدمة الدور الحاسم للرعاية الطارئة قبل المستشفى، مع التأكيد على ضرورة التدخلات الفورية من قبل مقدمي خدمات الطوارئ الطبية (EMS). يمكن أن تؤدي التأخيرات في العلاج، خاصة في حالات مثل السكتة القلبية خارج المستشفى، إلى تقليل معدلات البقاء بشكل كبير، مما يبرز الحاجة إلى اتخاذ قرارات فعالة في بيئة ديناميكية وغالبًا ما تكون غير متوقعة. تزيد التحديات مثل الوصول المحدود إلى الدعم الخبير والتدريب غير الكافي من تعقيد قدرة مقدمي الرعاية قبل المستشفى على تقديم رعاية مثلى.
تم الاعتراف بإمكانية أنظمة دعم القرار السريري المحوسبة (CDSS) لتعزيز اتخاذ القرارات وسلامة المرضى في بيئات ما قبل المستشفى، حيث تشير الأبحاث السابقة إلى تحسينات في الامتثال للإرشادات والتقييمات الدقيقة للمرضى. ومع ذلك، تم الإبلاغ عن قضايا تتعلق بتبني واستخدام CDSS، بما في ذلك اضطرابات سير العمل وعيوب التصميم، مما يبرز ضرورة وجود أنظمة تتماشى مع السياقات السريرية الواقعية. لمعالجة هذه التحديات، تستخدم الدراسة نهجًا نوعيًا، حيث يتم إجراء مقابلات مع 20 مقدم رعاية قبل المستشفى لجمع رؤى حول صعوبات اتخاذ القرار ومتطلبات التكنولوجيا. تهدف هذه الأبحاث إلى إبلاغ تصميم CDSS الموجه نحو المستخدم الذي يدعم بشكل فعال سير العمل قبل المستشفى، مما يسهم في تحسين ممارسات اتخاذ القرار ونتائج المرضى في الرعاية الطارئة.
طرق البحث
تستعرض قسم “الطرق” في ورقة البحث التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في سؤال البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، حيث تم دمج التحليلات الإحصائية لتقييم البيانات المجمعة. تم اختيار المشاركين من خلال طريقة أخذ عينات طبقية لضمان عينة تمثيلية، وتم استخدام أدوات متنوعة لجمع القياسات ذات الصلة، بما في ذلك الاستبيانات والاختبارات الموحدة.
تم إجراء تحليل البيانات باستخدام أدوات البرمجيات، مع تطبيق تقنيات مثل تحليل الانحدار وANOVA لتقييم العلاقات بين المتغيرات. تم تحديد مستوى الدلالة عند $p < 0.05$، مما يضمن أن النتائج كانت قوية إحصائيًا. تم تصميم المنهجية لتقليل التحيز وتعزيز موثوقية النتائج، مما يوفر أساسًا قويًا للاستنتاجات المستخلصة في الدراسة.
النتائج
تحدد قسم النتائج الممارسات الحالية والتحديات التي تواجه اتخاذ القرارات قبل المستشفى، مع تسليط الضوء على التعقيدات التي يواجهها مقدمو الرعاية في الحالات الطبية العاجلة. تكشف رؤى هؤلاء المقدمين عن مفاهيم تصميم متنوعة لأداة دعم القرار السريري (CDSS) الخاصة بالرعاية قبل المستشفى، مما يبرز الحاجة إلى وظائف مصممة خصيصًا تلبي المتطلبات الفريدة للرعاية قبل المستشفى.
علاوة على ذلك، تحدد القسم العوامل الحاسمة التي يجب أخذها في الاعتبار لتعزيز فائدة وفعالية أدوات CDSS في البيئات الطبية ذات الضغط العالي. تشمل هذه العوامل دمج البيانات في الوقت الحقيقي، وواجهات المستخدم سهلة الاستخدام، والقدرة على التكيف مع السيناريوهات السريرية المتنوعة، وكلها ضرورية لدعم اتخاذ القرارات في الوقت المناسب والدقيق في بيئات ما قبل المستشفى.
المناقشة
في هذا القسم، يناقش المؤلفون المنهجية والنتائج من المقابلات شبه المنظمة التي أجريت مع 20 مقدم رعاية قبل المستشفى من أربع وكالات EMS في منطقة حضرية في شمال شرق الولايات المتحدة. كانت المقابلات، التي استمرت من 45 إلى 90 دقيقة، تهدف إلى استكشاف التحديات التي يواجهها هؤلاء المقدمون في جمع بيانات المرضى، والدمج، وعمليات اتخاذ القرار. تم تحقيق تشبع البيانات، حيث شمل المشاركون 17 مسعفًا و3 EMTs، تتراوح خبراتهم من 5 إلى 40 عامًا. استخدم الباحثون نهج تحليل المحتوى، حيث قاموا بترميز النصوص لتحديد الموضوعات الشائعة المتعلقة بتحديات اتخاذ القرار، والاحتياجات التكنولوجية، وإمكانية أنظمة دعم القرار السريري (CDSS) في الرعاية قبل المستشفى.
تكشف النتائج عن تحديات كبيرة في اتخاذ القرارات قبل المستشفى، بما في ذلك الاعتماد على الخبرة وأدوات التشخيص الأساسية، مما قد يؤدي إلى أخطاء، خاصة في الحالات pediatrics. غالبًا ما يواجه المقدمون تأخيرات عند السعي للحصول على إرشادات خبير عن بُعد، مما يزيد من تفاقمها بسبب قيود الاتصال. بالإضافة إلى ذلك، فإن أدوات CDSS الحالية ليست مدمجة بالكامل في أنظمة EMS، مما يترك المقدمين يعتمدون على العمليات اليدوية. اقترح المشاركون عدة أفكار تصميم لأداة CDSS الخاصة بالرعاية قبل المستشفى، مثل التنبيهات التلقائية لحالات المرضى، والتنبيهات للأحداث الحرجة المتعلقة بالسلامة، وتحديد الأدوية المدعوم بالذكاء الاصطناعي، واسترجاع البروتوكولات بدون استخدام اليدين. يؤكد المؤلفون على أهمية تحسين التنبيهات لمنع اضطرابات سير العمل وضمان جمع البيانات في الوقت الحقيقي لتعزيز اتخاذ القرار في البيئات ذات الضغط العالي.
القيود
تنبع قيود الدراسة بشكل أساسي من تجنيد مقدمي الرعاية قبل المستشفى من منطقة حضرية واحدة على الساحل الشرقي للولايات المتحدة، مما قد يحد من تعميم النتائج. قد لا تعكس وجهات النظر التي تم جمعها بدقة آراء المقدمين في بيئات متنوعة، مثل المناطق الريفية أو الضواحي، حيث توجد اختلافات في الموارد، وخصائص المرضى، والهياكل التنظيمية. بالإضافة إلى ذلك، قد تؤدي الفجوات الدولية في أنظمة الرعاية قبل المستشفى واعتماد التكنولوجيا إلى اختلاف المواقف والاحتياجات المتعلقة بأنظمة دعم القرار السريري (CDSS) بين المقدمين في دول أخرى.
تتمثل قيود أخرى كبيرة في أن معظم المشاركين كانت لديهم خبرة مباشرة محدودة مع أدوات CDSS، مما قد يعيق قدرتهم على تصور تطبيق مثل هذه الأنظمة في ممارستهم بشكل كامل. وبالتالي، قد تكون ملاحظاتهم حول ميزات CDSS واعتبارات التصميم قد تأثرت أكثر بسير العمل الحالي وفرضياتهم بدلاً من فهم مستنير لكيفية تحسين CDSS لعمليات اتخاذ القرار الخاصة بهم. يمكن أن تسفر الأبحاث المستقبلية التي تشمل مقدمي الرعاية الذين لديهم خبرة فعلية مع CDSS عن رؤى أعمق حول التصميم الفعال واعتماد هذه الأنظمة في سياقات الرعاية الطارئة.
DOI: https://doi.org/10.1186/s12911-024-02844-1
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39825293
Publication Date: 2025-01-17
Author(s): Enze Bai et al.
Primary Topic: Electronic Health Records Systems
Overview
The research paper investigates the challenges faced by prehospital emergency care providers in decision-making and explores the potential of Clinical Decision Support Systems (CDSS) to enhance their effectiveness. Through semi-structured interviews with 20 providers from four Emergency Medical Services (EMS) agencies, the study identifies critical issues such as limited access to diagnostic tools, insufficient experience with certain patient conditions, and a lack of cognitive support. Participants expressed a need for CDSS features that include automatic prompts for patient conditions and treatment options, alerts for critical safety events, AI-powered medication identification, and hands-free retrieval of protocols.
The findings emphasize the importance of designing CDSS that align with the unique workflows of prehospital care. Key considerations for successful implementation include managing alert frequency to prevent alarm fatigue, facilitating real-time data collection, and ensuring trust and accountability without fostering over-reliance on the system. The study concludes that tailored CDSS can significantly improve decision-making and patient safety in prehospital settings, provided that the identified challenges and user needs are adequately addressed.
Introduction
The introduction outlines the critical role of prehospital emergency care, emphasizing the urgency of timely interventions by Emergency Medical Services (EMS) providers. Delays in treatment, particularly in cases like out-of-hospital cardiac arrest, can drastically reduce survival rates, highlighting the need for efficient decision-making in a dynamic and often unpredictable environment. Challenges such as limited access to expert support and inadequate training further complicate the ability of prehospital providers to deliver optimal care.
The potential of computerized Clinical Decision Support Systems (CDSS) to enhance decision-making and patient safety in prehospital settings is acknowledged, with previous research indicating improvements in guideline compliance and accurate patient assessments. However, issues related to the adoption and usability of CDSS, including workflow disruptions and design flaws, have been reported, underscoring the necessity for systems that align with real-world clinical contexts. To address these challenges, the study employs a qualitative approach, interviewing 20 prehospital providers to gather insights on their decision-making difficulties and technological requirements. This research aims to inform the user-centered design of CDSS that effectively supports prehospital workflows, ultimately contributing to improved decision-making practices and patient outcomes in emergency care.
Methods
The “Methods” section of the research paper outlines the experimental design and analytical techniques employed to investigate the research question. The study utilized a quantitative approach, incorporating statistical analyses to evaluate the data collected. Participants were selected through a stratified sampling method to ensure a representative sample, and various instruments were employed to gather relevant measurements, including surveys and standardized tests.
Data analysis was conducted using software tools, applying techniques such as regression analysis and ANOVA to assess the relationships between variables. The significance level was set at $p < 0.05$, ensuring that the findings were statistically robust. The methodology was designed to minimize bias and enhance the reliability of the results, thereby providing a solid foundation for the conclusions drawn in the study.
Results
The results section delineates the existing practices and challenges faced in prehospital decision-making, highlighting the complexities that care providers encounter in urgent medical situations. Insights from these providers reveal various design concepts for a prehospital-specific Clinical Decision Support System (CDSS) tool, emphasizing the need for tailored functionalities that address the unique demands of prehospital care.
Furthermore, the section identifies critical factors that must be considered to enhance the utility and effectiveness of CDSS tools in high-pressure medical environments. These factors include the integration of real-time data, user-friendly interfaces, and adaptability to diverse clinical scenarios, all of which are essential for supporting timely and accurate decision-making in prehospital settings.
Discussion
In this section, the authors discuss the methodology and findings from semi-structured interviews conducted with 20 prehospital providers from four EMS agencies in an urban northeastern U.S. area. The interviews, lasting 45 to 90 minutes, aimed to explore the challenges faced by these providers in patient data collection, integration, and decision-making processes. Data saturation was achieved, with participants including 17 paramedics and 3 EMTs, whose experience ranged from 5 to 40 years. The researchers utilized a content analysis approach, coding transcripts to identify common themes related to decision-making challenges, technological needs, and the potential for Clinical Decision Support Systems (CDSS) in prehospital care.
The findings reveal significant challenges in prehospital decision-making, including the reliance on experience and basic diagnostic tools, which can lead to errors, especially in pediatric cases. Providers often face delays when seeking remote expert guidance, exacerbated by communication limitations. Additionally, existing CDSS tools are not fully integrated into EMS systems, leaving providers to rely on manual processes. Participants suggested several design ideas for a prehospital-specific CDSS, such as automatic prompts for patient conditions, alerts for critical safety events, AI-powered medication identification, and hands-free retrieval of protocols. The authors emphasize the importance of optimizing alerts to prevent workflow disruptions and ensuring real-time data collection to enhance decision-making in high-pressure environments.
Limitations
The study’s limitations primarily stem from its recruitment of prehospital providers from a single urban region on the East Coast of the U.S., which may restrict the generalizability of the findings. The perspectives gathered may not accurately reflect those of providers in diverse settings, such as rural or suburban areas, where variations in resources, patient demographics, and organizational structures exist. Additionally, international disparities in prehospital care systems and technology adoption could lead to differing attitudes and needs regarding Clinical Decision Support Systems (CDSS) among providers in other countries.
Another significant limitation is that most participants had limited direct experience with CDSS tools, potentially hindering their ability to fully conceptualize the application of such systems in their practice. Consequently, their feedback on CDSS features and design considerations may have been influenced more by their existing workflows and assumptions rather than by an informed understanding of how CDSS could enhance their decision-making processes. Future research that includes providers with actual CDSS experience could yield deeper insights into the effective design and adoption of these systems in emergency care contexts.