2022年8月25日
この研究では、高度な情報技術を利用して、積極的な食道冷却で治療された高周波心房焼灼術を受けている患者の処置期間を、従来の管腔食道温度モニタリングで治療された患者の手順期間と比較しました。コンテキスト調査、ワークフロー分析、およびデータマッピングが利用されました。調査結果は、アクティブな冷却による手順時間の短縮と変動性を示しました。
このプロトコルは、コンテキスト照会を使用してワークフロー分析を実証し、データ構造を特定して電子健康記録にマッピングし、臨床転帰の分析を容易にするために重要です。この手法の主な利点は、データ識別の精度が向上し、ダウンストリームデータマッピングが容易になることです。この技術は、臨床的に関心のある特定の変数の焦点を変更するだけで、幅広い治療法や疾患に適用できます。
まず、食道冷却装置を外部熱交換器に接続し、電源を入れて水流を作動させ、適切な装置剛性を提供し、漏れがないことを確認します。遠位15センチメートルにたっぷりの潤滑剤を塗布し、標準的な経口胃管と同様の方法でデバイスを配置します。患者の横隔膜の下のデバイスチップを示す標準的な透視法を使用して、適切な食道冷却デバイスの配置を決定します。
また、ゼロ透視技術を使用する場合は、心臓内心エコー検査でデバイスを視覚化します。原稿で説明されているようにデータ要素を特定した後、電子健康記録データベースマッピングツールを使用して、データ要素を一括レポート用のデータベース構造にマッピングし、これらの構造を運用構造からレポートデータベース内のリレーショナルデータベーステーブルに変換します。次に、データを表形式に抽出して、手動のグラフ レビューの結果と統合します。
データベース構造では簡単に抽出できない必要なデータを特定したら、原稿に記載されているようにデータ要素を手動で抽出します。red capデータベースインストゥルメント内に新しいプロジェクトを作成し、新しいプロジェクトボタンをクリックして手動でチャートをレビューできるようにします。プロジェクトに名前を付けると、プロジェクト設定というタイトルのページが表示されます。
次に、「データ収集インストゥルメントの設計」というタイトルの2番目のセクションに移動し、オンラインデザイナーボタンをクリックします。オンラインデザイナーで、 新しい楽器を最初から作成する 機器で、収集された手動データを電子カルテデータベース構造抽出によって収集されたデータと関連付けるために、患者の医療記録番号に加えて、原稿に記載されているすべてのフィールドを追加します。インストゥルメントが完成したら、プロジェクトをプロダクションに移動ボタンをクリックします。
左側のパネルで、[編集レコードの追加] をクリックして、チャートのレビュー中にデータを入力するための最終的なデータインストゥルメントを表示します。2020年1月から2022年1月の間に心房細動のアブレーションを受けたすべての患者を含む、研究の選択基準に適合する患者を特定します。将来の分析のためにREDCapで作成されたプロジェクトに収集されたデータを追加して、含まれる患者の手動チャートレビューを実行します。
研究期間中、63人の患者が肺静脈隔離のために管腔食道温度モニタリングを受け、101人の患者が食道保護のために積極的な食道冷却を受け、両群で心房細動タイプの割合が同程度でした。管腔食道温度モニタリングを受けた患者の平均処置時間は176分でしたが、活発に冷却されたグループでは156分であり、処置期間の全体的な短縮が20分でした。.同様に、処置時間の中央値は、管腔食道温度モニター群では172分であり、活動性食道冷却群では151分であり、全体的な中央値は21分減少した。 リアルタイムの野外観察を正確に記録し、結果に関連する関心のある特定の要素を特定して、これらの変数が記録され、Epic Chroniclesデータベースのどこに位置しているかを決定することは、この手順を試みる際に覚えておくべき最も重要なステップです。
データ同定に対するこのポイントオブケア、観察ベースのアプローチは、他の多くの臨床シナリオに適用することができる。
本研究では、高度なインフォマティクス手法を用いて、高周波心房焼灼術を受ける患者の処置時間を分析しました。能動的食道冷却と従来の管腔内食道温度モニタリングを比較した結果、能動的冷却により処置時間およびそのばらつきが減少することが明らかになりました。
高度なインフォマティクス主導のワークフロー解析により、電子健康記録から手技データを精密に抽出およびマッピングすることが可能となり、臨床介入の堅牢な定量的比較がサポートされます。高周波アブレーション中の能動的な食道冷却によって、ばらつきと手技時間を短縮することで、このアプローチは操作の予測可能性を高め、デバイスおよび手技の最適化におけるリスク調整後の意思決定に寄与します。このような手法は、バイオファーマのR&Dポートフォリオにおける手技の革新とクロスファンクショナルなデータ統合のためのエビデンスベースを強化します。
このインフォマティクス主導の手法では、ワークフロー解析とデータマッピングを、初期の発見から手技的介入の臨床的に妥当な検証に至るまでの基礎的なステップとして位置づけています。