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パーソナライズされた分散型患者指導システムの評価 | 日本語AI翻訳でPubMed論文検索 | WHITE CROSS 歯科医師向け情報サイト

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Int J Med Inform.2017 05;101:108-130. S1386-5056(17)30049-7. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2017.02.010.Epub 2017-02-21.

パーソナライズされた分散型患者指導システムの評価

Assessment of a personalized and distributed patient guidance system.

  • Mor Peleg
  • Yuval Shahar
  • Silvana Quaglini
  • Tom Broens
  • Roxana Budasu
  • Nick Fung
  • Adi Fux
  • Gema García-Sáez
  • Ayelet Goldstein
  • Arturo González-Ferrer
  • Hermie Hermens
  • M Elena Hernando
  • Val Jones
  • Guy Klebanov
  • Denis Klimov
  • Daniel Knoppel
  • Nekane Larburu
  • Carlos Marcos
  • Iñaki Martínez-Sarriegui
  • Carlo Napolitano
  • Àngels Pallàs
  • Angel Palomares
  • Enea Parimbelli
  • Belén Pons
  • Mercedes Rigla
  • Lucia Sacchi
  • Erez Shalom
  • Pnina Soffer
  • Boris van Schooten
PMID: 28347441 DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2017.02.010.

抄録

目的:

モビガイドプロジェクトの目的は、臨床ガイドラインの継続的な適用と意味論的に統合された電子カルテをベースに、ユビキタスでユーザーフレンドリーな患者中心のモバイル意思決定支援システムを構築することである。患者は、モバイルセンサーを使って健康状態を継続的にモニタリングし、症状を自己申告することで、安心して普段の生活を送ることができるようになります。また、医師の診察が必要な状態が発生した場合には、エビデンスに基づいたガイドラインに基づいて、患者に必要な情報を通知し、医療チームにも適切な情報を提供します。私たちは、このシステムの実現可能性と、患者と医療従事者に対する潜在的な効果を、2つの異なる臨床領域で評価したいと考えていました。

OBJECTIVES: The MobiGuide project aimed to establish a ubiquitous, user-friendly, patient-centered mobile decision-support system for patients and for their care providers, based on the continuous application of clinical guidelines and on semantically integrated electronic health records. Patients would be empowered by the system, which would enable them to lead their normal daily lives in their regular environment, while feeling safe, because their health state would be continuously monitored using mobile sensors and self-reporting of symptoms. When conditions occur that require medical attention, patients would be notified as to what they need to do, based on evidence-based guidelines, while their medical team would be informed appropriately, in parallel. We wanted to assess the system's feasibility and potential effects on patients and care providers in two different clinical domains.

材料と方法:

これらの目的を具現化したMobiGuideのアーキテクチャについて述べる。本研究では、患者や医療従事者のためのワークフローを並行して調整するための知識抽出プロセスを含むユビキタスアーキテクチャ、リモート管理や分散型意思決定に影響を与える二次的なコンテキストによるコンピュータ解釈可能なガイドライン(CIG)のカスタマイズ、および、患者や医療従事者のための知識抽出プロセスを含むユビキタスアーキテクチャの開発を行っている。集中型のバックエンドの意思決定支援システム(DSS)から、実際の推奨事項を患者に継続的に提供するローカルのモバイルDSSへ、CIGの関連部分をオンデマンドでエピソディックに投影するメカニズム、患者の好みを具現化する共有意思決定、セマンティックデータの統合、患者とケアプロバイダーへの通知サービス。MobiGuideは、心房細動(AF)と妊娠糖尿病(GDM)の2つの領域で予備的に導入され、評価されています。イタリアでは10名の心房細動患者がAF MobiGuideを、スペインでは19名のGDM患者がGDM MobiGuideを利用した。MobiGuideシステムの評価は、患者と医療提供者のCIG推奨事項へのコンプライアンス、患者の満足度と生活の質に焦点を当てた。

MATERIALS AND METHODS: We describe MobiGuide's architecture, which embodies these objectives. Our novel methodologies include a ubiquitous architecture, encompassing a knowledge elicitation process for parallel coordinated workflows for patients and care providers; the customization of computer-interpretable guidelines (CIGs) by secondary contexts affecting remote management and distributed decision-making; a mechanism for episodic, on demand projection of the relevant portions of CIGs from a centralized, backend decision-support system (DSS), to a local, mobile DSS, which continuously delivers the actual recommendations to the patient; shared decision-making that embodies patient preferences; semantic data integration; and patient and care provider notification services. MobiGuide has been implemented and assessed in a preliminary fashion in two domains: atrial fibrillation (AF), and gestational diabetes Mellitus (GDM). Ten AF patients used the AF MobiGuide system in Italy and 19 GDM patients used the GDM MobiGuide system in Spain. The evaluation of the MobiGuide system focused on patient and care providers' compliance to CIG recommendations and their satisfaction and quality of life.

結果:

私たちの評価では、このシステムが分散型意思決定を支援し、患者や臨床医が利用できることが実証されました。その結果、GDM患者の最も重要なモニタリング目標である血糖値(1日に4回の測定を実施。0.87±0.11;毎日または週2回の推奨頻度による測定。心電図測定(0.65±0.28)と血圧測定(0.75±1.33)が必要であることを考慮すると、心房細動患者では最も重要なモニタリング目標に対するコンプライアンスが非常に高かったが、ほとんどのGDM患者では血糖値(1日4回測定:0.87±0.11)、ケトン尿(0.98±0.03)、血圧(0.82±0.24)が高かった。この結果を臨床家はシステムの大きな潜在的な効果と捉えており、患者はこれまで経験したことのないセルフモニタリングが可能であることを実証した。さらに、システムの導入により、心房細動患者を管理する臨床医は、10人の心房細動患者のうち2人の心房細動患者の診断とその後の治療を変更し、GDM患者を管理する臨床医は、システムの推奨に基づいて、19人の患者のうち2人の心房細動患者のインスリン治療を早期に開始することができた。研究終了時のアンケートによると、システムが患者に提供した安心感は最大の財産であった。心房細動患者のQoL(Quality of Life)アンケートの分析は、EuroQoLアンケートではほとんどの患者がQoLの改善を報告したが、AFEQTアンケートではほとんどの心房細動患者がQoLの悪化を報告したため、決定的な結果は得られなかった。

RESULTS: Our evaluation has demonstrated the system's capability for supporting distributed decision-making and its use by patients and clinicians. The results show that compliance of GDM patients to the most important monitoring targets - blood glucose levels (performance of four measurements a day: 0.87±0.11; measurement according to the recommended frequency of every day or twice a week: 0.99±0.03), ketonuria (0.98±0.03), and blood pressure (0.82±0.24) - was high in most GDM patients, while compliance of AF patients to the most important targets was quite high, considering the required ECG measurements (0.65±0.28) and blood-pressure measurements (0.75±1.33). This outcome was viewed by the clinicians as a major potential benefit of the system, and the patients have demonstrated that they are capable of self-monitoring - something that they had not experienced before. In addition, the system caused the clinicians managing the AF patients to change their diagnosis and subsequent treatment for two of the ten AF patients, and caused the clinicians managing the GDM patients to start insulin therapy earlier in two of the 19 patients, based on system's recommendations. Based on the end-of-study questionnaires, the sense of safety that the system has provided to the patients was its greatest asset. Analysis of the patients' quality of life (QoL) questionnaires for the AF patients was inconclusive, because while most patients reported an improvement in their quality of life in the EuroQoL questionnaire, most AF patients reported a deterioration in the AFEQT questionnaire.

DISCUSSION:

エビデンスに基づいた分散型患者指導システムの実現可能性と潜在的なメリットの一部が、両臨床領域で実証された。MobiGuideの他の医療領域への応用の可能性は、複数の電子カルテリンク機能を備えた標準ベースの患者カルテ、一般的なデータ挿入方法、一般的な医療知識の表現と応用方法、および幅広いセンサーとの通信機能によって支えられている。将来的には、より大規模な評価を行うことで、このようなシステムが臨床結果に与える影響を評価することができる。

DISCUSSION: Feasibility and some of the potential benefits of an evidence-based distributed patient-guidance system were demonstrated in both clinical domains. The potential application of MobiGuide to other medical domains is supported by its standards-based patient health record with multiple electronic medical record linking capabilities, generic data insertion methods, generic medical knowledge representation and application methods, and the ability to communicate with a wide range of sensors. Future larger scale evaluations can assess the impact of such a system on clinical outcomes.

結論:

患者や臨床医が利用できる心房細動とGDM領域のプロトタイプを作成し、患者や医療従事者の満足度を向上させながら、自己測定の推奨事項への高いコンプライアンスを実現することで、MobiGuideの実現性を実証した。

CONCLUSION: MobiGuide's feasibility was demonstrated by a working prototype for the AF and GDM domains, which is usable by patients and clinicians, achieving high compliance to self-measurement recommendations, while enhancing the satisfaction of patients and care providers.

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