通过基于互联网的干预提高医生绩效:谁将参与?

简介

许多干预措施，包括指导方针和教育项目，都旨在提高医疗保健质量，但让医生参与这些干预措施可能具有挑战性。虽然传统的继续医学教育(CME)课程往往对医生的行为影响不大，但它们仍然是一种受欢迎的继续教育形式，因为医生试图保持当前的医疗实践，并满足强制的CME执照和认证要求[1，2］．然而，传统的CME课程很难适应医生繁忙的日程安排[3.］．这些时间限制以及其他因素导致了替代方法的发展，例如基于互联网的cme -一种越来越多地被医生使用的形式，它有可能覆盖广大受众。

提高护理质量历来是CME活动的主要目标。然而，当这些干预措施应用于临床环境中改变医生行为时，低的医生参与率可能会导致结果偏倚[4］．当被用作改变行为的广泛干预措施时，即使是设计良好的干预措施也可能由于参与度低而影响有限。基于互联网的干预有望增加对CME的获取和参与。

基于互联网的干预措施要有效，就必须达到目标受众。了解参与模式和参与障碍将有助于推进这一重要的继续教育交付模式，并提高质量。

我们进行了一项研究来衡量和改进衣原体通过一项随机对照试验，测试基于互联网的、以医生为目标的CME干预措施的使用，该干预措施包括教育模块和提供者审计和反馈。本研究的目的是确定可能预测医生参与未来基于互联网的CME干预的潜在医生和办公室特征。

方法

我们对随机试验“促进互联网干预”的数据进行了回顾性分析衣原体筛查。”研究招募分为两个阶段进行:第一阶段集中在初级保健办公室，第二阶段针对来自招募办公室的个人医生。在第一阶段的分析中，我们检查了与办公室招聘相关的因素。在第二阶段的分析中，我们检查了与医生参与相关的因素。

这项研究得到了阿拉巴马大学伯明翰分校和管理式护理组织的机构审查委员会的批准。

家长研究概述

这项家长研究由医疗保健研究和质量机构资助，作为第二次研究转化为实践倡议的一部分，测试了初级保健医生的互联网干预，并与一家大型国家管理医疗机构合作进行。干预的目的是增加衣原体由初级保健医生筛查有风险的年轻女性。

针对衣原体病的干预，开发了一系列互联网CME模块。在线课程教学设计的目标是基于目前CME有效的证据，创建一个多层面和多阶段的在线医生干预。分娩是通过异步模式进行的:医生可以随时登录参与。使用带有直接课程链接的电子邮件通知和提醒来提醒医生课程的介绍以及三次更新。每季度引入四个单独的模块。模块的组成部分包括(1)交互式展开病例，分支路径旨在根据医生对病例的反应提供补救，(2)质量改进工具箱，包括支持办公室改进的资源衣原体筛查(3)对嵌入的问题进行反馈，以便参与者可以将自己的回答与同伴的回答进行比较，以及(4)对数据的反馈衣原体从实践中筛选，与整个从业人员群体中的同龄人进行比较。不包括在线讨论。该干预采用Dreamweaver软件(Dreamweaver MX, Macromedia, Inc.， San Francisco, CA, USA)设计和开发，并使用SQL server数据库。

对对照组的基于互联网的干预被描述为初级保健医生的妇女健康CME课程。四个模块，每个季度一个，医生可以随时登录参加。这些单元侧重于与。无关的妇女健康问题衣原体筛查，包括心血管健康和预防骨质疏松症。这些模块只有文字内容，要求参与者完成CME学分后测试。每个模块提供一个一级CME学分。没有在线讨论的机制。

干预是为来自内科、家庭医学/全科和儿科的初级保健医生设计的。拥有专科委员会认证的内科医生和儿科医生不符合资格。医生在首次登录研究网站时被随机分为干预组和对照组。在某个办公室的一名医生被随机分配后，来自同一办公室的所有其他医生被分配到同一个研究组。

衣原体由管理式医疗机构为每个办公室计算的筛查率基于健康雇主数据和信息集(HEDIS)的标准，并为家长研究提供了主要结果。比率的分母是2000历年适用于行政数据的2001年HEDIS技术规范中确定的风险妇女。HEDIS规范旨在根据行政数据中反映的保健服务，确定年龄在16至26岁之间性活跃，因此有患艾滋病风险的妇女衣原体感染。HEDIS测量使用药房数据(NDC代码)和索赔/遭遇数据(ICD-9-CM和CPT-4代码)来确定这些卫生保健服务，其中包括与怀孕有关的服务、避孕处方、宫颈癌筛查和性传播疾病。分子是分母中拥有实验室检测的索赔数据证据的妇女人数衣原体在基准日历年。

招聘与招生

第一阶段征聘在办公室一级进行。每个符合条件的初级保健办公室至少有20名16至26岁的患者，根据HEDIS标准，他们有衣原体感染的风险。2001年11月，符合条件的办公室(n = 978)的所有潜在符合条件的医生(n = 4673)都收到了传真招募信(多媒体附录1)，邀请他们参加这项研究。招聘信传真了两次。最初没有回应的人会通过快递发送邀请，但如果同一办公室已经招募了另一名医生，就不会发出邀请。信中笼统地描述了这个项目，称它是一种基于互联网的干预手段，旨在改善医生对女性患者的护理，但信中没有具体说明衣原体筛查率为重点。由于第一阶段招募的主要目的是最大限度地增加招聘办公室的数量，当一个办公室至少有一名医生同意参加时，该办公室就被标记为“招聘”，不再进行额外的招聘工作。

在招募的第二阶段，所有在第一阶段提供电子邮件地址的医生都被邀请登录研究网站。干预行动于2002年2月开始，向所有招募的办公室发送电子邮件。电子邮件包含网站地址，直接连接到模块。被招募的医生每月和每周都会收到电子邮件提醒(多媒体附录2)，在45周的时间内总计收到33次提醒，直到他们登录或要求退出研究。只有两名医生退出，要求不再接收其他电子邮件。18名医生的邮件因邮箱地址无效而被退回，其中3名邮箱地址不属于医生。干预组和对照组的医生按照同样的方案收到电子邮件提醒。

数据源

对于所有分析，研究变量(1)在办公室层面(患者/办公室和医生/办公室)测量，(2)在患者层面测量，但仅在办公室层面可用(衣原体筛查率)，或(3)在医生层面衡量(医生年龄、性别、种族、学位类型、从医学院毕业的国家)。办公室特征从管理医疗机构的管理数据中获得。衣原体筛查率由管理式医疗机构根据HEDIS规范在办公室层面计算。其他办公室特征来自管理医疗机构的管理数据，医生特征来自美国医学协会的医生主文件。

分析

第一阶段的分析检查了所有符合条件的办公室(n = 978)中与办公室招聘相关的因素(表1和表2)，第二阶段的分析检查了所有招聘医生(n = 392)中与医生参与相关的因素(表3和表4)。如果一个办公室至少有一名医生被招募，则该办公室被标记为已招募。如果医生提供了后续联系的电子邮件地址，则被定义为被招募。参与者被定义为登录了研究网站，无论完成了多少材料。对于第一阶段办事处一级的分析，结果是一个二分变量，表明该办事处是否已征聘。对于II期医生级别的分析，结果是一个二分类变量，表明医生是否参与干预。如上所述，独立变量包括办公室和医生特征。

对分类变量使用卡方统计量，对双变量分析使用方差分析(表1和表3)，对统计学意义进行评估。第一阶段多变量分析使用逻辑回归(表2)．对于第二阶段多变量分析，具有logit链接的广义估计方程解释了办公室内医生的聚类(表4)．因为我们主要感兴趣的是检查协变量对办公室招聘或医生参与的独立贡献，所以我们没有进行协变量选择练习来优化多变量模型的预测能力。相反，我们构建了两个模型，每个模型都包含所有重要的协变量。

结果

在978家符合条件的诊所中，325家(33.2%)是由至少一名医生同意参与招募的。总的来说，符合条件的诊所平均有4.8名符合条件的初级保健医生和39.1名女性患者被认为有衣原体感染的风险。平均筛查率为16.2%。在招募的392名医生中，207名(52.8%)参与了干预。符合条件的医生平均年龄为44.4岁，来自美国25个州。大约三分之一的医生是女性(33.4%)，大多数是白人(82.3%)。内科医生(36.0%)或家庭医生(52.3%)居多;儿科较少(11.7%)。骨病医生(19.5%)和国际医学毕业生(17.8%)占很大比例。

招募办公室与非招募办公室相比有更多的合格患者(每个办公室的平均合格患者数量:44.1 vs 33.6;P< .001)和医生(平均每个办公室合格医生人数:6.2 vs 4.1;P< .001) (表1)．招募的诊所也有更多的家庭医生和更少的儿科医生，以及更少的整骨医生。然而，在多变量分析中，只有合格患者和医生的数量仍然是办公室招聘状态的显著独立预测因素(表2)．如果符合条件的患者数量在所有办公室的前10%中，并且符合条件的医生数量在所有办公室的前10%中，那么一个办公室被招聘的几率就会更大。

参与与不参与的医生更有可能是女性(女性招募医生的平均比例:39.1% vs 27.0%;P= 0.01)，成为整骨病医生的可能性较小(招募医生中曾是整骨病医生的平均百分比:15.5% vs 23.9%;P= .04)或国际医学院毕业生((国际毕业生的招聘医生的平均百分比:12.3% vs 23.8%;P= .003) (表3)．从多变量分析来看，来自一个办公室衣原体前十分之一的筛查率与更大的参与几率相关。此外，年龄超过55岁的医生更有可能参与(表4)．

讨论

我们采用的低强度招聘方法，包括传真和快递，以及电子邮件提醒，使我们达到了约200个办事处的招聘目标。使用这些方法，我们能够招募不同地域的医生样本，他们不隶属于我们的机构或研究团队。我们的研究是独特的，因为它提供了医生招聘的预测因素和随后参与基于互联网的干预，以改善护理的详细描述。

为办公室研究招募医生

许多方法被用来招募医生进行基于办公室的临床研究。最密集的方法包括医生与医生之间的联系，要么通过电话，要么亲自到实习地点。通过邮件初次联系是常用的方法，可以单独使用，也可以与其他方法结合使用。不那么密集的联系方式包括传真或电子邮件。结合多种方法的招聘可能会产生更高的参与率，但干预团队必须确定较高的参与率是否值得增加投资[5，6］．

McBride等人比较了在预防服务临床试验中基于联络点招募社区初级保健医生的三种方法:直接向初级保健医生，通过健康维护组织向实践领导者，或直接向实践领导者[5］．这三种方法都包括最初的邮件，要么来自大学，要么来自健康维护组织，以及后续的电话和与实践的信息现场会议。结果包括回应率、参与率和每种方法的比较成本。在86个合格的实践中，52个(60%)同意参与。邮寄给个别医生是最低效的招聘手段，而在这项试验中，以医疗主任为目标是最有效的方法。

虽然一些医生只需要花费最少的努力来招募他们，但其他医生将需要更密集的招聘工作。以最低的成本获得大量招募对象有明显的好处，可以将更密集和昂贵的努力集中在那些更难以招募的人身上。采用分阶段招聘方法可以节省宝贵的资源。

在没有采用密集招聘方法的情况下，我们实现了从大约200个办公室招聘至少一名医生的目标。因此，我们认为这项研究低估了医生愿意参与互联网干预的真实百分比。此外，我们没有要求参与研究的医生从同一办公室招募其他人，尽管这样的策略可能对未来的研究有用。

参与以医生为目标的项目也可能受到医生特征的影响。Shelton等人在一项研究中研究了社区初级保健实践的招募和保留，以改善癌症筛查和咨询[7］．他们最初的递减率只有6%，但在实施干预时，拒绝率达到了30%。研究参与者通常更年轻，分布在农村地区，是家庭医生而不是内科医生。

为CME研究招募医生

尽管这是一项研究，但医生们认为这项研究主要是参与CME活动以改善护理的机会。我们的干预包括基于互联网的CME组件和医生反馈。虽然我们找不到另一项研究考察医生招募和参与类似设计的干预，但有几项研究是关于医生参与传统CME课程的[3.，8-12］．影响医生参与传统CME课程的因素包括执照要求、审查或一般更新的机会以及与同事互动的机会，特别是在专业学会的背景下[8，9］．基于互联网的CME可以满足个人需求，并且比传统CME更具互动性。

古利特等人发现，年龄较大、在农村行医以及独自行医的人较少参与集体CME活动[10］．对于农村医生来说，距离CME活动的距离可能是一个更大的问题，而单独执业将大大限制可用时间。Gerbert等人报告了他们在一项使用传统CME改善慢性阻塞性肺疾病门诊管理的研究中的经验[11］．在2600名被邀请参加的合格医生中，277名(11%)拒绝参加。在最初表示有兴趣参与的171人(7%)中，只有89人(3%)注册，只有63人(2%)实际参与。委员会认证的医生和家庭医生更有可能参与。

在我们的研究中，我们能够将招募和参与区分为不同的步骤，并研究这些过程如何受到办公室和医生特征的影响。由于我们的目标是招聘所需数量的办公室，并且由于我们对最初没有回应的办公室加大了招聘力度，因此我们无法就实践类型(团队vs单独)对招聘的影响得出结论。从医生较多的办公室招聘更常见，这可能是我们招聘策略的直接影响。从有更多合格女性患者的办公室招聘也更常见，这可能反映了医生对CME项目的感知相关性。

对成功招募后的医师水平参与进行检查时，发现了不同的关联。在双变量分析中，基于医师性别、教育轨迹和国际培训的执业构成仅与医师参与相关。在多变量分析中，作为一名年长的医生和最高的衣原体筛查组预测参与。我们没有预料到年龄较大的医生更有可能参与基于互联网的干预。年龄较大的医生不太可能参加团体CME，而更有可能通过独立阅读和相关CME学分获得CME [10］．参与基于互联网的CME可能有类似的模式，因为它可以在个人方便的情况下进行，没有时间离开实践和家庭。

参与传统CME的障碍包括远离实践和家庭的时间，旅行费用，以及缺乏与特定患者问题相关的一般主题[3.，12］．从理论上讲，基于互联网的CME克服了其中一些障碍，因为任何医生都可以通过互联网访问它，不受地理位置的影响。此外，基于互联网的CME可以随时访问，使忙碌的医生可以在不限制患者预约的情况下参与。最近的调查显示，几乎所有的医生在工作场所或家中都能上网[13］．

CME越来越多地通过互联网获得，这使得它比传统的CME活动更容易获得。此外，基于网络的技术的使用预计会增加[8，14］．了解与参与相关的医生因素将有助于设计未来的招聘工作以及基于互联网的干预措施。

限制

我们的研究仅限于能够通过电子邮件访问的医生，他们符合特定的纳入标准，即是特定健康维护组织的提供者网络的成员，在指定的专业之一(内科、家庭医生或儿科)执业，并在照顾最低数量高危女性的办公室执业。由于我们不知道有多少医生发了电子邮件，所以我们不知道符合条件的医生的真实人数。我们的招聘方法是尽量减少干扰，但我们不知道是谁真正收到了传真和电子邮件，并做出了是否参加的决定。因为我们的研究并不是为了最大限度地招募医生并确定回复率，我们不知道在更密集的招聘工作中会有什么反应。由于国际医学毕业生的参与率较低，我们的结果可能无法推广到这一群体。今后的项目可能需要特别努力，以便使国际医学毕业生更多地参与。

结论

招募医生参与实践改进项目是一个具有挑战性的过程，需要多个接触点，可能需要多种方式。采用分阶段招聘的方法为招聘那些更难招聘的医生节省了宝贵的资源。

此外，招聘并不等同于参与。我们最初的联系是通过管理护理组织的邮件，然后是研究团队通过传真联系。然而，许多医生在真正参与研究之前收到了反复的电子邮件。幸运的是，我们的研究旨在使用电子邮件提醒作为实际招聘后的联系方式。使用其他方法可能会导致持续邮寄、快递或电话联系的不可预测的高成本。

理想情况下，研究应该招募不同的参与者群体，以代表样本所取自的人群。然而，多项研究表明，医生因素可能在参与研究中发挥作用。了解这些因素的作用可能有助于设计招聘流程。虽然我们发现了一些医生和实践因素与参与有关，但很多都不是。这表明，我们的招聘工作导致了一个样本，合理地代表了更大的人群。