Alati za podršku odlučivanju putem mobilnih uređaja za poboljšanje kvalitete njege u primarnim zdravstvenim ustanovama.
The Cochrane database of systematic reviews
Sažetak istraživanja
Pozadina Sveprisutnost mobilnih uređaja omogućila je da klinički sistemi za podršku odlučivanju (CDSS) postanu dostupni zdravstvenim radnicima na ručnim uređajima na mjestu pružanja njege, uključujući zemlje sa niskim i srednjim prihodima. Upotreba CDSS-a od strane pružatelja usluga može potencijalno poboljšati pridržavanje protokola liječenja i ishode pacijenata. Međutim, potrebno je sintetizirati dokaze o učinku upotrebe CDSS-a na mobilnim uređajima. Ovaj pregled je proveden kako bi se podržalo smjernice Svjetske zdravstvene organizacije (WHO) koje su imale za cilj informirati ulaganja o korištenju alata za podršku odlučivanju na digitalnim uređajima za jačanje primarne zdravstvene zaštite.
Ciljevi Procijeniti efekte digitalnih kliničkih sistema za podršku odlučivanju (CDSS) kojima pružaoci primarne zdravstvene zaštite pristupaju putem mobilnih uređaja u kontekstu primarne zdravstvene zaštite.
Metode pretraživanja Pretražili smo CENTRAL, MEDLINE, Embase, Global Index Medicus, POPLINE i dva registra ispitivanja od 1. januara 2000. do 9. oktobra 2020. Proveli smo sivu pretragu literature koristeći mHealthevidence. org i raspisao poziv za dostavljanje radova putem popularnih digitalnih zdravstvenih zajednica prakse. Konačno, izvršili smo pretraživanje citata uključenih studija. Kriterijumi odabira
Dizajn studije: uključili smo randomizirane studije, uključujući studije punog teksta, sažetke konferencije i neobjavljeni podaci, bez obzira na status publikacije ili jezik izdavanja. Vrste učesnika: uključili smo studije svih kadrova pružalaca zdravstvenih usluga, uključujući laike zdravstvene radnike i druge pojedince (administrativno, rukovodno i nadzorno osoblje) uključene u pružanje usluga primarne zdravstvene zaštite koristeći alate za podršku kliničkim odlukama; i studije klijenata ili pacijenata koji primaju njegu od pružatelja primarne zdravstvene zaštite koristeći digitalne alate za podršku odlučivanju. Vrste intervencija: uključili smo studije koje uspoređuju digitalni CDSS dostupan putem mobilnih uređaja sa nedigitalnim CDSS-om ili bez intervencije, u kontekstu primarne zdravstvene zaštite. CDSS bi mogao uključivati kliničke protokole, kontrolne liste i druga pomoćna sredstva koja podržavaju određivanje prioriteta rizika kod pacijenata. Mobilni uređaji su uključivali mobilne telefone bilo koje vrste (ali ne i analogne fiksne telefone), kao i tablete, lične digitalne asistente i pametne telefone. Isključili smo studije u kojima je digitalni CDSS korišćen na laptopima ili integrisan sa elektronskim medicinskim kartonima ili drugim vrstama longitudinalnog praćenja klijenata. Prikupljanje i analiza podataka Klasifikator mašinskog učenja koji je svakom zapisu dao ocjenu vjerovatnoće da bude randomizirano ispitivanje pregledao je sve rezultate pretraživanja. Dva autora pregleda pregledala su naslove i sažetke studija sa više od 10% vjerovatnoće da će biti randomizirano ispitivanje, a jedan autor pregleda pregledao je one sa manje od 10% vjerovatnoće da će biti randomizirano ispitivanje. Pratili smo standardne metodološke procedure koje su očekivali Cochrane i grupa za efikasnu praksu i organizaciju nege. Koristili smo GRADE pristup za procjenu sigurnosti dokaza za najvažnije ishode. Glavni rezultati Osam randomiziranih studija u različitim zdravstvenim kontekstima u SAD-u. Indija, Kina, Gvatemala, Gana i Kenija ispunile su naše kriterije za uključivanje. Niz pružalaca zdravstvenih usluga (u ustanovama i zajednici, formalno obučeni i laici) koristio je digitalni CDSS. Njega je pružena za liječenje specifičnih stanja kao što su kardiovaskularne bolesti, procjena gastrointestinalnog rizika i zdravlje majke i djeteta. Sigurnost dokaza kretala se od vrlo niske do umjerene, a mi smo često smanjivali dokaze zbog rizika od pristrasnosti i nepreciznosti. Nesigurni smo u kakvom je efektu ova intervencija na pridržavanje preporučene prakse od strane pružatelja usluga zbog vrlo niske sigurnosti dokaza (2 studije, 185 učesnika). Učinak intervencije na zdravstveno ponašanje pacijenata i klijenata kao što je pušenje i pridržavanje terapije je pomiješan, sa značajnim varijacijama u ishodima za slične tipove ponašanja (2 studije, 2262 učesnika). Intervencija vjerovatno čini malu ili nikakvu razliku u stopi pušenja među ljudima s rizikom od kardiovaskularnih bolesti, ali vjerovatno povećava druge vrste željenog ponašanja među pacijentima, kao što je pridržavanje liječenja. Efekat intervencije na zdravstveno stanje i dobrobit pacijenata/klijenata je takođe različit (5 studija, 69.767 učesnika). Vjerovatno ima malu ili nikakvu razliku za neke vrste zdravstvenih ishoda, ali nismo sigurni u vezi drugih zdravstvenih ishoda, uključujući smrt majki i novorođenčadi, zbog dokaza vrlo niske sigurnosti. Intervencija može malo poboljšati prihvatljivost i zadovoljstvo pacijenata ili klijenata (1 studija, 187 učesnika). Nismo pronašli nijednu studiju koja bi izvještavala o vremenu između pojavljivanja bolesti i odgovarajućeg liječenja, prihvatljivosti ili zadovoljstvu pružaoca usluga, korištenja resursa ili neželjenih posljedica.
Zaključci autora Nesigurni smo u pogledu efikasnosti alata za podršku odlučivanju zasnovanih na mobilnim telefonima na nekoliko ishoda, uključujući pridržavanje preporučene prakse. Nijedna studija nije imala okvir za kvalitetnu njegu i fokusirala se samo na određena zdravstvena područja. Potrebno nam je dobro osmišljeno istraživanje koje koristi sistemsko sočivo za procjenu ovih problema.
Prikaži originalni naslov i sažetak na engleskom
Decision-support tools via mobile devices to improve quality of care in primary healthcare settings.
Background The ubiquity of mobile devices has made it possible for clinical decision-support systems (CDSS) to become available to healthcare providers on handheld devices at the point-of-care, including in low- and middle-income countries. The use of CDSS by providers can potentially improve adherence to treatment protocols and patient outcomes. However, the evidence on the effect of the use of CDSS on mobile devices needs to be synthesized. This review was carried out to support a World Health Organization (WHO) guideline that aimed to inform investments on the use of decision-support tools on digital devices to strengthen primary healthcare.
Objectives To assess the effects of digital clinical decision-support systems (CDSS) accessible via mobile devices by primary healthcare providers in the context of primary care settings. Search methods We searched CENTRAL, MEDLINE, Embase, Global Index Medicus, POPLINE, and two trial registries from 1 January 2000 to 9 October 2020. We conducted a grey literature search using mHealthevidence.org and issued a call for papers through popular digital health communities of practice. Finally, we conducted citation searches of included studies. Selection criteria Study design: we included randomized trials, including full-text studies, conference abstracts, and unpublished data irrespective of publication status or language of publication. Types of participants: we included studies of all cadres of healthcare providers, including lay health workers and other individuals (administrative, managerial, and supervisory staff) involved in the delivery of primary healthcare services using clinical decision-support tools; and studies of clients or patients receiving care from primary healthcare providers using digital decision-support tools. Types of interventions: we included studies comparing digital CDSS accessible via mobile devices with non-digital CDSS or no intervention, in the context of primary care. CDSS could include clinical protocols, checklists, and other job-aids which supported risk prioritization of patients. Mobile devices included mobile phones of any type (but not analogue landline telephones), as well as tablets, personal digital assistants, and smartphones. We excluded studies where digital CDSS were used on laptops or integrated with electronic medical records or other types of longitudinal tracking of clients. Data collection and analysis A machine learning classifier that gave each record a probability score of being a randomized trial screened all search results. Two review authors screened titles and abstracts of studies with more than 10% probability of being a randomized trial, and one review author screened those with less than 10% probability of being a randomized trial. We followed standard methodological procedures expected by Cochrane and the Effective Practice and Organisation of Care group. We used the GRADE approach to assess the certainty of the evidence for the most important outcomes. Main results Eight randomized trials across varying healthcare contexts in the USA,. India, China, Guatemala, Ghana, and Kenya, met our inclusion criteria. A range of healthcare providers (facility and community-based, formally trained, and lay workers) used digital CDSS. Care was provided for the management of specific conditions such as cardiovascular disease, gastrointestinal risk assessment, and maternal and child health. The certainty of evidence ranged from very low to moderate, and we often downgraded evidence for risk of bias and imprecision. We are uncertain of the effect of this intervention on providers' adherence to recommended practice due to the very low certainty evidence (2 studies, 185 participants). The effect of the intervention on patients' and clients' health behaviours such as smoking and treatment adherence is mixed, with substantial variation across outcomes for similar types of behaviour (2 studies, 2262 participants). The intervention probably makes little or no difference to smoking rates among people at risk of cardiovascular disease but probably increases other types of desired behaviour among patients, such as adherence to treatment. The effect of the intervention on patients'/clients' health status and well-being is also mixed (5 studies, 69,767 participants). It probably makes little or no difference to some types of health outcomes, but we are uncertain about other health outcomes, including maternal and neonatal deaths, due to very low-certainty evidence. The intervention may slightly improve patient or client acceptability and satisfaction (1 study, 187 participants). We found no studies that reported the time between the presentation of an illness and appropriate management, provider acceptability or satisfaction, resource use, or unintended consequences. Authors' conclusions We are uncertain about the effectiveness of mobile phone-based decision-support tools on several outcomes, including adherence to recommended practice. None of the studies had a quality of care framework and focused only on specific health areas. We need well-designed research that takes a systems lens to assess these issues.
Izvorni podaci
- DOI
- 10.1002/14651858.cd012944.pub2
- PMID
- 34314020
- PMCID
- PMC8406991
- Provjereno
- 2026-07-26
Naslov i sažetak prevedeni su automatski i prijevod može sadržavati netačnosti ili neprecizne stručne izraze. Za sve detalje, citiranje i medicinsko tumačenje pregledajte originalnu englesku verziju članka. Ne donosite zdravstvene odluke samo na osnovu ovog prijevoda.
Pregledaj originalni članak na engleskom