通过电子门户共享医生笔记与改善药物依从性相关:准实验研究gydF4y2Ba

简介gydF4y2Ba

卫生信息技术的进步，包括与电子健康记录(EHRs)相关的安全患者门户，为提供者、患者和家庭互动和共享信息创造了新的机会。此外，患者报告强烈表明，前所未有地获取临床信息，包括临床医生撰写的笔记，可能会提高对医疗方案的依从性[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

为了促进患者和临床医生之间的参与和交流，参与OpenNotes计划的初级保健医生(pcp)邀请他们的患者通过安全的患者门户阅读进度记录。每个站点的绝大多数患者都选择阅读他们的病历，并报告说他们对自己的医疗保健有了更多的控制，对就诊有了更充分的准备，更好地了解了自己的医疗状况[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba］．特别有趣的是，他们报告说他们对药物的依从性提高了。在对干预后调查做出回应的服药患者中，超过三分之二的人报告说，获得pcp的记录有助于他们“更好地服药”[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．一项类似的针对心力衰竭患者的小型试点研究支持医疗记录查阅与改善依从性之间的相关性，但除了自我报告之外，没有大型研究检验依从性是否确实发生了变化[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

不坚持用药是大量使用卫生保健资源、疾病进展和死亡率的一个主要且可能改变的风险因素[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba］．对于新开的药物，10%至30%的患者从不按原处方服药，而对于一些用于管理慢性疾病的药物，6个月后不遵医嘱的比例可接近50% [gydF4y2Ba6gydF4y2Ba］．对药物的低依从性会影响患者的预后和医疗保健成本，据估计，美国医疗保健系统每年的额外成本达1000亿美元[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba］．长期以来，提高依从性一直是临床医生和患者面临的挑战;尽管一些针对患者、提供者和卫生服务系统的干预措施已显示出较高的依从性，但它们往往仅限于确定的疾病或患者人群，而且往往成本高昂，而且不同研究的结果差异很大[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba，gydF4y2Ba9gydF4y2Ba］．理想情况下，旨在鼓励坚持的干预措施应考虑到患者和提供者的偏好，价格低廉，既适用于多种健康状况，又适合多种健康状况，并且可在各种环境下复制。gydF4y2Ba

盖森格医疗系统(GHS)是OpenNotes调查的三个网站之一，为其管理的大约三分之一的患者提供医疗保险，我们有机会检查患者在多大程度上填写和重新填写由pcp开具的处方。高血压和高脂血症是这一人群中发病率较高的两种疾病。以针对这些情况的药物处方作为标记，我们研究的目标是评估阅读PCP进展记录的提醒和现成的可用性是否确实影响患者的药物依从性。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

设计概述gydF4y2Ba

OpenNotes研究是一项多中心、前瞻性的准实验研究，参与者被邀请在访问后通过电子门户阅读PCP笔记[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba］．2010年，干预在三个地点启动:波士顿的贝斯以色列女执事医疗中心、西雅图的海港医疗中心和宾夕法尼亚州的GHS。由自愿参与干预和拒绝参与干预的患者和医生完成的调查此前有报道[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba，gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．为此，我们在GHS内的患者中进行了一项准实验比较研究。该研究是在GHS的机构审查委员会(IRB)审查下进行的;由于使用了未识别的数据，它被确定为豁免。gydF4y2Ba

环境和参与者gydF4y2Ba

GHS是一个完全整合的医疗保健系统，为宾夕法尼亚州中部和东北部44个县的260多万人提供医疗服务。在GHS的覆盖范围内，有29个县被指定为农村，18%的人口年龄在65岁以上。自2001年以来，EHR系统已在GHS实践中全面运行。来自EHR的信息以及财务、健康计划处方和医疗索赔、患者满意度和高使用率的第三方参考数据集每24小时备份一次，保存在一个综合的企业数据仓库中。gydF4y2Ba

来自GHS的患者包括由14个诊所的24名pcp照顾的患者，他们自愿参与OpenNotes评估，以及由同一诊所的78名pcp照顾的患者，他们拒绝参与评估。在每个有参与PCP执业的诊所中至少有一名不参与PCP。患者年龄在18岁至89岁之间，使用GHS PCP，有一个活跃的门户账户(称为MyGeisinger)，在干预前1年(2009年3月1日- 2010年2月28日或2009年7月1日- 2010年6月30日)和整个干预期间(2010年3月1日- 2011年2月28日或2010年7月1日- 2011年6月30日)有Geisinger健康计划保险。在使用OpenNotes的前一年(基线)和分析的研究年度(随访)，如果患者申请过降压或降血脂药物的处方，则纳入研究。gydF4y2Ba

干预gydF4y2Ba

干预患者可以通过MyGeisinger网站门户访问他们的PCP记录。在PCP记录了一次遭遇之后，患者会收到一封发送到其个人电子邮件地址的电子邮件，通知他们有门户消息。该消息包括到门户的注释部分的直接链接。此外，在下一次预定的PCP预约之前，会发送MyGeisinger提醒信息，鼓励患者在预约前回顾之前的PCP记录。对照患者是符合上述纳入标准的患者，并从至少有一名OpenNotes医生参与的实践的非参与医生小组中被列为患者。对照组患者也使用MyGeisinger，但无法查看他们的PCP记录。在整个研究期间，所有其他门户功能，包括访问实验室结果、药物和问题列表、预约信息以及与提供者的通信，都对干预患者和对照组患者开放。因为有更多的pcp没有自愿参与，我们期望有更多的对照组患者而不是干预患者。gydF4y2Ba

结果和随访gydF4y2Ba

我们比较了两类药物的依从性，抗高血压和抗高脂血药，这两类药物都是我们初级保健人群中常用的处方，以前的介入研究通过处方记录评估了这两类药物的依从性[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba-gydF4y2Ba13gydF4y2Ba］．从处方索赔中，使用覆盖天数比例(PDC)评估依从性[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba］．PDC定义为覆盖的天数，以药物填充日期和供应天数为基础，乘以规定期间内的索赔数量，再除以研究周期的长度(365天)。同一亚类内的药物被纳入相同的PDC计算。如果在研究期间，每位患者发现了一个以上的子类索赔(例如，阿替洛尔和氢氯噻嗪)，则分别计算每种患者的独立PDC，然后将其平均起来，得出每个研究期间每位患者的降压或降血脂PDC。PDC值的范围在0到1之间，通常转换为0到100%之间的百分比。我们的主要结果是随访一年的依从性。我们使用≥80% PDC作为依从性的断点，这是文献中广泛接受的百分比，适用于这类药物的依从性患者与非依从性患者的区分[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba，gydF4y2Ba16gydF4y2Ba］．我们评估了两个时间段(基线和随访)的依从率和不依从率。gydF4y2Ba

统计分析gydF4y2Ba

我们计算了对称连续变量的均值和标准差，非对称连续变量的中位数和四分位范围(IQRs)，以及类别变量的频率和百分比。干预组和对照组的基线比较采用双样本gydF4y2BatgydF4y2Ba或Kruskal-Wallis检验和Pearson卡方检验。我们用了一个二分类变量gydF4y2Ba附着gydF4y2Ba作为结局变量，PDC≥80%的患者为1。多变量逻辑回归用于检测组间的差异，控制潜在混杂因素，包括糖尿病、体重指数(BMI)和每年初级保健就诊次数。gydF4y2Ba

在二次分析中，确定患者在干预前和干预后是否改变了依从状态，创建了一个四级结局变量:非依从性到依从性、依从性到依从性、依从性到不依从性、依从性到不依从性。采用多项逻辑回归模型检验组间差异。所有统计分析均使用SAS软件9.3版(SAS Institute, Cary, North Carolina)。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

102名有GHS保险的患者(24名参与，78名不参与)可用于比较。总共有2147名受试者符合条件并被纳入我们的分析:756名(35.21%)在OpenNotes参与组(干预组)，1391名(64.79%)在非参与组(对照组)gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

两组患者基线时的特征相似，除了糖尿病患病率和BMI升高，这两项在干预组中都略高(见gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba)．患者的平均年龄为59岁，男女比例相当，绝大多数为白人。gydF4y2Ba

在2147名合格参与者中，818人(38.10%)(281人干预，34.4%;537例对照组(65.6%)同时拥有降压药和降高脂血药处方，751例(34.98%)(干预280例，37.3%;471例对照组(62.7%)声称仅使用一种抗高血压药物，569例(26.50%)(193例干预，33.9%;376例对照组(66.1%)在基线年和随访年均仅使用一种抗高脂血药。2147例患者中，1569例(73.08%)(干预561例，35.76%;对照组1008例，64.24%)服用至少一种抗高血压药物;干预组474例，34.17%;913例对照组(65.83%)在基线和随访期间至少服用一种抗高脂血药。在2年的时间框架内，降压药和降高脂血药的平均PDC范围为85 ~ 87%(见gydF4y2Ba多媒体附件1gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

与对照组相比，干预组患者更有可能坚持抗高血压药物治疗(分别为79.7%和75.3%)——绝对风险差为4.4%;调整后风险比，1.06 (95% CI 1.00-1.12);gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .04点(见gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba)．我们发现，处方抗高脂血药的依从性没有差异(干预组77.6%，对照组77.3%)-调整风险比，1.01 (95% CI 0.95-1.07);gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .86。gydF4y2Ba

在抗高血压药物使用者的二次前后对比分析中，干预组的非粘附者对粘附者和持续粘附者的百分比分别为11.2%(63/561)和68.5%(384/561)，而对照组的比例分别为9.23%(93/1008)和66.07% (666/1008)gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba)．干预组患者的结果从不粘附变为不粘附的概率比从粘附变为不粘附的概率高27%，调整后的风险比为1.27 (95% CI 1.00-1.54);gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .048。在一项需要治疗的数量(NNT)分析中，从非依从者到依从者的绝对改善差异为2.0% (11.2% vs 9.2%)，每50名通过门户网站获得医生记录的患者，就有1名额外的患者将从非依从者转向坚持他们的抗高血压药物。在抗高脂血症患者中，从非依从者到依从者的运动在两组之间无显著差异——调整后的风险比为0.87 (95% CI 0.65-1.11);gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .30。gydF4y2Ba

‎gydF4y2Ba 查看此图gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

这项研究是第一份大规模的报告，表明通过门户网站查看PCP记录的患者对抗高血压药物的依从性有所改善。在个别访谈、焦点小组和调查中，患者表示，被提醒并能够阅读他们的临床医生的笔记，使他们“更好地”使用处方药物[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba］．这项研究提供的证据表明，一组患者被邀请通过安全的电子门户网站查看他们的pcp进展记录，表明他们对高血压药物的依从性增加，但对高脂血症没有依从性。gydF4y2Ba

我们的结果与一项较小的随机研究一致，在该研究中，107名心力衰竭患者要么接受常规治疗，要么获得包括临床记录在内的安全在线医疗记录[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba］．使用一般依从性量表，干预组自我报告的依从性在12个月时显著改善。在我们对更大患者群体的研究中，从处方声明中收集的信息与评估患者高血压处方药时的发现是一致的。gydF4y2Ba

为什么我们发现患者在抗高血压治疗方面有变化，而在抗高脂血药物方面没有变化?在进行这项分析之前，在与pcp的小组讨论中，包括本研究的两名作者(JD, TD)，一组临床医生假设，这些发现更有可能证明抗高血压药物的依从性高于脂质异常药物的依从性。回顾他们自己的实践，他们觉得他们的笔记经常反映了他汀类药物治疗适应症的不确定性，以及对副作用的担忧。相比之下，他们认为病历更明确地说明了患者是否需要使用抗高血压药物。此外，高血压药物治疗指南已被临床医生广泛接受，但关于血脂水平测量后的药物治疗指征存在长期且不断演变的争论[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba，gydF4y2Ba18gydF4y2Ba］．医生的记录是否能说服患者更严格地坚持降压方案，同时在评估和控制血脂水平时，增强医生和患者自己的潜在矛盾心理?gydF4y2Ba

在对同时使用降压药和降血脂药的患者与单独使用降压药和降血脂药的患者的事后敏感性分析中，我们发现无论是否伴随治疗，降压药和降血脂药组的依从性效果相似(内部分析)。从本质上讲，我们注意到，在使用降压药的患者中，使用降压药的效果没有正向的转移。这可能推断出，降压治疗与降血脂治疗的益处确实存在差异。虽然我们的研究结果支持我们的假设，但对于为什么发现了差异效应，仍然存在不确定性。gydF4y2Ba

降压组和降高脂血症组之间差异的另一个潜在原因可能与干预组或对照组的依从性从基线年到随访年的非常小的下降有关，尽管有证据表明依从性随时间而下降[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba］．我们怀疑，纳入普遍使用抗高血压和抗高脂血症药物的患者导致了从基线到随访的这种更渐进的下降。第一年对这些慢性药物的依从性下降是确定无疑的，但对长期使用这些药物的人群每年的依从性变化知之甚少。在一项针对服用抗高血压药物的老年患者的研究中，Krousel-Wood等人报告称，每年的依从率下降了4.3% [gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba］．我们注意到在对照抗高血压组中有类似的依从性变化，但在抗高血脂控制组中没有，这表明抗高血压控制组是一个更可靠的比较组。gydF4y2Ba

尽管我们证明了能够获得病程记录的患者对抗高血压药物的依从性更高，但与惊人的患者自我报告相比，这种影响的幅度很小。这可能反映了来自回顾性分析的研究设计的局限性，在一项准实验研究中，该研究的设计或动力不是为了检验药物依从性的假设。我们还注意到，在整个基线和随访期间，患者的依从性水平非常高，这可能限制了我们衡量依从性显著变化的能力。我们的病人提高依从性的机制很大程度上是通过阅读病人笔记和/或阅读笔记的提醒来提高参与度来解释的。尽管基于这项评估研究，这种机制似乎最终是合理的，但它并没有像通过患者门户促进的其他干预措施(如自动补充请求)那样专门针对药物不依从性[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

尽管如此，由于研究设计和相似的比较组，我们的研究的内部效度很强(见gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba)．我们通过使用来自参与和不参与医生都照顾患者的办公室的控制来克服混淆和选择偏差。此外，我们针对已知和潜在的混杂因素调整了我们的分析，并发现与粗略结果没有显著差异，这表明对照组包含的特征与干预组中已知的和可能未知的特征非常相似。最后，我们能够通过我们的电子和行政索赔数据库找到和测量感兴趣的变量，提供我们大部分非迁移患者群体的详细信息。gydF4y2Ba

虽然这些发现与我们最初的假设是一致的，但它们可能会被我们在基线时无法测量的因素所混淆。虽然不是随机的，但由于干预是在医生的水平上对患者实施的，它最大限度地减少了，但可能无法消除，未测量的患者水平差异，可能会混淆结果。在研究过程中产生的组间差异更难以归因于与作为该项目推广的一部分而制定的干预措施无关的混杂因素。例如，如果提供者更多地在干预部门增加与患者的接触和干预，这可能是因为患者阅读了医生的笔记，也可能与此无关。由于OpenNotes既是一种医生层面的干预，也是一种患者层面的干预，实践中的这种变化可能会以影响本研究测量结果的方式影响医生行为，本质上导致霍桑效应，加强了我们预期会发生的患者行为的变化。gydF4y2Ba

最后，虽然没有设计或推动检测临床终点的差异，但在本项目的初始和后续阶段，药物依从性被确定为一项感兴趣的测量，限制了由多个假设测试引起的偏差。然而，虽然确定了适当的比较组，但两组之间可能存在基线差异，超出了我们在调整分析中控制的范围，这可能导致两类药物的不同结果。另一方面，研究结果也可能低估了干预的影响，因为研究组中服用任何一种药物的一些患者可能没有阅读他们的pcp记录。总体而言，干预组中由pcp照顾的18%的GHS患者在大约一年的研究期间选择不阅读任何笔记。虽然可以预期，排除那些没有阅读他们的笔记的人可以达到更大的效应值，但我们试图通过包括所有患者来显示干预的真实效果，而不管最终是否查看笔记。gydF4y2Ba

患者报告说，阅读临床医生的记录有助于他们的医疗方案，随着时间的推移，提高依从性既可以提高护理质量，也可以降低成本，从而为迫切寻求改善护理方法的系统增加价值。尽管体重不大，但我们的发现与患者报告的情况和我们的预期一致。迫切需要对护理的这些重要组成部分进行更多和更广泛的测量，但就目前而言，越来越多的证据表明，完全透明的记录可以改善沟通，并使患者更积极地参与自己的护理。gydF4y2Ba