有针对性的提醒增加强度的他汀类药物的处方,发现研究

患者心血管疾病,如心脏病、中风或外周动脉疾病,更有可能规定的高强度他汀类药物治疗方案如果他们的医生发送自动提醒与心血管疾病历史信息,之前他汀类药物使用和历史的他汀类药物相关的副作用,据研究被发表在美国心脏病学会的年度科学会议结合世界心脏病学大会。提醒是使用机器学习算法生成与指导建议。本研究同时发表在《华尔街日报》循环演讲的时候。

他汀类药物降低胆固醇的药物,在预防方面是非常有效的过早死亡的人建立心血管疾病动脉阻塞有关,如心脏病之前,以及减少严重心脏事件的可能性的高危人群心脏病或中风。尽管医学指南推荐强度的他汀类药物对几乎所有人建立心血管疾病,先前的研究已经表明,指导合规率很低。

“我们发现,如果你能发送提醒病人个人相关的信息,它的工作原理,”萨利姆Virani说,医学博士,博士,员工的迈克尔·e·DeBakey VA医学中心的心脏病休斯顿副教务长阿迦汗大学研究和教授在卡拉奇,巴基斯坦,和员工在德州心脏研究所/贝勒医学院的。“我们的数据也表明,重要的是要注意提醒符合临床工作流如何避免创建警惕疲劳。”

开发提醒系统,研究人员第一次使用机器学习算法来解析临床医生指出statin-associated的证据副作用(一个因素被认为是导致低原则合规)并生成摘要的他汀类药物的患者的心血管疾病的历史,历史和任何副作用。然后他们进行采访患者和临床医生理解上下文提示呈现具有总结与一般的他汀类药物指南是最有用的。

为了测试提醒系统,研究人员随机14诊所(共有117临床医生治疗18427例)为15个月实现提醒和13个诊所(128临床医生治疗18214例)继续常规治疗实践。所有诊所接受基础教育他汀类药物指南在研究开始之前,所有的医生都能访问一个仪表板使用他汀类药物治疗的详细信息在他们的整个研究心血管疾病患者。

诊所实施提醒,大约27%的提醒是同步发送的,这意味着他们被前两到七天内临床医生看到病人,和其他在其他时间在研究异步传送。系统不被设计用来发送提醒临床医生曾连续超过三个无符号提醒。

总的来说,这项研究是迄今为止最大的使用机器learning-generated提醒影响医生的处方行为,涉及超过36000患者超过18000在每个手臂。4928提醒被干预的手臂,总共4532独特的病人。这是只有约一半的资格的人提醒由于内置协议研究算法最小化警惕疲劳。规定的高强度他汀类治疗的患者比例增加了3.8%在所有诊所在干预组与常规治疗相比的手臂,和这一比例增加了10.1%的子集上提醒患者干预的手臂。

“高强度增加10%使用他汀类药物是很有意义的卫生保健系统层面给出与这个问题相关的挑战所示几项研究,“Virani说。“我们的结果显示,每10提醒,卫生保健系统可以期待一个心血管疾病患者发起或滴定高强度他汀类药物治疗”。

病人出现在同步提示更有可能规定高强度他汀类药物治疗,是患者没有之前报道statin-associated副作用。然而,研究显示高强度增加9%患者他汀类药物使用甚至在他汀类药物相关的副作用,病人的子集以提醒干预的胳膊。“这是最重要,因为这些患者治疗前考虑到他们的历史他汀类药物相关的副作用,”Virani说。

此外,他汀类药物依从性(以处方续杯)的数据高出2.8%患者在干预组。总比例的病人处方他汀类药物(不仅高强度他汀类药物在两组疗法)略有下降,但这种消耗低病人在干预组。

尽管好处从警报,Virani说大约30%的临床医生在研究中退出了审判,强调创建警报持续的挑战,可以引起临床医生的关注不会吓到他们。他说,这项研究是在工作流进行迅速改变是由于迭代的COVID-19浪潮,这可能影响结果。研究人员计划进一步分析数据理解为什么有些临床医生选择的提醒。此外,临床医生无法直接点击提醒发起一个处方,这可能限制它的使用作为一个临床决策支持工具。