デジタル問診支援システムによるプライマリケア診察の改善-糖尿病とうつ病の症例を中心に-．ナラティブレビュー

Improving the primary care consultation through digital medical interview assistant systems - the cases of diabetes and depression: A narrative review.

• Geronimo Jimenez
• Shilpa Tyagi
• Tarig Osman
• Pier Spinazze
• Mjj Rianne van der Kleij
• Niels H Chavannes
• Josip Car

抄録

背景:

デジタル問診支援システム（DMIA、コンピュータ支援履歴採取（CAHT）としても知られている）は、対面での診察に先立ち、時間の制約を受けることなく、より多くの患者に関連した情報を得ることで、ケアの質を向上させ、診察の質を向上させる可能性を秘めています。プライマリーケア（PC）での診察は、対象となるトピックの量が最も多く、同時に患者との時間が最も短いとされている。

BACKGROUND: Digital medical interview assistant (DMIA, also known as computer-assisted history taking (CAHT)) systems have the potential to improve the quality of care and the medical consultation by exploring more patient-related aspects without time constraints, and therefore acquiring more and better quality information, prior to the face-to-face consultation. The consultation in primary care (PC) is the broadest in terms of the amount of topics to be covered and, at the same time, the shortest in term of time spent with the patient.

目的:

慢性疾患の例として、糖尿病やうつ病の診察を改善するために、特にPCのコンテキストでDMIAシステムがどのように使用されるかを探る。

OBJECTIVE: To explore how DMIA systems may be used specifically in the context of PC, to improve the consultations for diabetes and depression, as exemplars of chronic conditions.

方法:

(1)パソコン相談全般と糖尿病・うつ病の特徴、(2)DMIA/CAHTシステムが診察に与える影響に焦点を当てて、ナラティブレビューを行った。テーマ別分析により、DMIAシステムで改善できそうなパソコン相談の特徴を洗い出した。抽出したパソコン相談の課題とDMIAシステムの潜在的な効果をもとに、糖尿病とうつ病を対象とした質問紙のサンプルを作成し、そのようなシステムがどのように機能するのかを説明した。

METHODS: A narrative review was conducted focusing on (1) the characteristics of the PC consultation in general and for diabetes and depression specifically, and on (2) the impact of DMIA/CAHT systems on the medical consultation. Through thematic analysis, we identified the characteristics of the PC consultation that a DMIA system would be able to improve. Based on the identified PC consultation tasks and the potential benefits of DMIA systems, we developed a sample questionnaire for diabetes and depression to illustrate how such a system may work.

結果:

DMIAシステムは、最初の診察の前に、症例の発見/スクリーニング、診断、そして必要に応じて専門家や緊急医療機関へのタイムリーな紹介というPCの重要な仕事を支援することができます。同様に、フォローアップ診察では、これらの状態の管理/監視、追加の健康問題のチェック、他のプロバイダーへの訪問や更なる検査についてのPCプロバイダーへの最新情報の提供を支援することができます。これらのタスクのためのDMIAシステムの導入が成功すれば、得られるデータの質が向上し、早期の診断と治療が可能になり、対面での診察時間が改善され、対話が合理化され、患者のニーズに焦点が当てられるようになり、最終的にはより良い健康結果と患者の満足度につながる。しかし、このようなシステムをうまく取り入れるためには、使用する言語や、PCや医療全般におけるeHealthイノベーションを実施するための課題など、考慮すべき重要な考慮事項があります。

RESULTS: A DMIA system, prior to the first consultation, could aid in the essential PC tasks of case finding/screening, diagnosing and, if needed, timely referral to specialists or urgent care. Similarly, for follow-up consultations, it could aid with the control/monitoring of these conditions, help check for additional health issues and for updating the PC provider about visits to other providers or further testing. Successfully implementing a DMIA system for these tasks would improve the quality of the data obtained, which means earlier diagnosis and treatment; would improve the use of face-to-face consultation time, streamlining the interaction and allowing the focus to be the patient's needs, which ultimately would lead to better health outcomes and patient satisfaction. However, for such a system to be successfully incorporated, there are important considerations to be taken into account, such as the language to be used and the challenges for implementing eHealth innovations in PC and healthcare in general.

結論:

ここで検討された利点を考えると、DMIAシステムは糖尿病やうつ病、そして潜在的には他の慢性疾患のPC診察にも重要な影響を与える可能性があると考えられます。より多くの、より質の高いデータによる早期の症例発見とより正確な診断、そして病気の進行状況のモニタリングの改善は、ケアの質を向上させ、慢性疾患の管理をプライマリケアレベルで維持することができるはずです。EMRやCDSSのような既に確立されている医療技術と連携した場合は特に、やや単純で簡単に拡張可能な技術は、慢性疾患に苦しむ何百万人もの人々の健康を改善するために長い道のりを歩むことができます。

CONCLUSIONS: Given the benefits explored here, we foresee that DMIA systems could have an important impact in the PC consultation for diabetes and depression and, potentially, for other chronic conditions. Earlier case finding and a more accurate diagnosis, due to more and better-quality data, paired with improved monitoring of disease progress, should improve the quality of care and keep the management of chronic conditions at the primary care level. A somewhat simple, easily scalable technology could go a long way to improve the health of the millions of people affected with chronic conditions, especially if working in conjunction with already established health technologies such as EMRs and CDSS.

CLINICALTRIAL:

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