2019冠状病毒病大流行给我们的卫生和社会保健基础设施带来了前所未有的压力。它显示了快速临床决策对改善健康和保健结果的价值，特别是对弱势群体的人(例如养老院中的老年人)。尽管数字保健方法在帮助解决持续的人员短缺和提高护理质量方面具有相当大的潜力，但数字创新尚未对养老院部门产生真正的影响。在这一领域实施临床决策支持工具存在许多障碍，包括护理机构人员和资源不足、护理人员时间和知识缺乏[ 1]，以及电子健康记录的有限使用[ 2]。

最近发表了一些关于长期护理机构临床决策支持系统的评论[ 2- 5]。Abtellatif等人的范围检讨[ 2]分析了用于压疮和营养不良预防、药物处方支持和疾病管理的临床决策支持系统，他们发现了10个系统:3个(30%)用于压疮和营养不良预防，2个(20%)用于药物审查，3个(30%)用于日常药物处方支持，2个(20%)用于疾病管理(心衰和尿路感染的实时管理)。另一个由Marasinghe [ 5研究了用于提高药物安全性的计算机临床决策支持系统。另外两篇系统综述调查了压疮预防和管理的临床决策支持系统[ 3.， 4]， Araujo等人[ 3.评估对护士临床决策的影响。此外，他们还调查了影响临床实践中决策支持系统的使用和成功实施的因素。Mäki-Turja-Rostedt等人的综述[ 4探讨了干预措施的有效性。

然而，这些评论要么只关注决策支持工具的一个目的(例如，药物管理或压疮预防)，要么只关注支持工具的某个方面(例如，仅有效性或仅实施)。因此，有必要更好地了解目前在护理和护理院等长期护理设施中使用临床决策支持工具的证据。更具体地说，更深入地了解这些工具的目的，这些工具是如何开发的，以及这些工具使用什么类型的数据将是相当有利的。因此，本综述的目的是分析评估长期护理机构临床决策支持工具的研究，基于(1)工具的目的和预期用户，(2)用于开发工具的证据基础，(3)工具的使用方式及其有效性，以及(4)工具使用的数据类型。预计该审查将有助于现有的科学证据，为长期护理机构的数字创新路线图提供信息，特别是临床决策支持工具。

在这篇综述中，我们定义 临床决策支持正如格林斯所描述的那样[ 6:“临床决策支持工具是利用信息和通信技术做出决策的辅助工具，这些技术带来了与患者健康和福祉相关的知识。”

本综述的目的是寻求以下研究问题(RQs)的答案:

为解答上述问题，我们进行了范围检讨[ 7]通过回顾最近的文献(从2010年开始)，在3个电子数据库中使用几个关键搜索词。

我们使用一些关键搜索词(“决策支持”[tiab])或(“临床决策”[医学主题词])和((“养老院”[tiab])或(“养老院”[tiab]))和(2010:2021[pdat])进行搜索，这些搜索词应用于3个电子数据库:PubMed、Cochrane图书馆和英国护理索引。在2010年1月1日至2021年7月31日之间发表的文章被纳入搜索。此外，从纳入论文的参考文献中筛选潜在的其他文章。

由于决策支持工具是已发表文献的新兴领域，我们制定了纳入标准( 表1)跨越设置、研究设计、决策支持类型、用户和比较者的参数。在研究设计方面，只有测试或评估决策支持工具的研究，而不是仅仅开发工具的研究，被纳入综述。此外，我们只包括英语的研究。

我们用来排除研究的确切过程在结果部分进一步解释，并在PRISMA(系统评价和荟萃分析的首选报告项目)图表中显示( 图1)。

我们根据标题和摘要筛选了从检索中确定的所有文章，以确定潜在的合格性。如果确定的出版物可能符合纳入标准，则获取文章全文以供进一步检查。使用NVivo 12 (QSR International)和Mendeley参考文献管理软件(Mendeley Ltd)对数据进行整理和编码。使用Microsoft Excel对提取的数据进行管理。程序流程及所作决定的说明已使用PRISMA流程图进行整理[ 8]。从列入的出版物中摘录的详细资料如下:

这些研究的细节已在数据提取表中提出 多媒体附录1．

总共有165篇论文被确定为潜在的纳入;如图所示 图1检索结果为PubMed的97篇(58.8%)，Cochrane图书馆的59篇(35.8%)，British Nursing Index的9篇(5.4%)。165篇论文中有11篇(6.7%)存在重复，被删除。在剩余的154篇论文中，根据标题和摘要筛选，检索到23篇(14.9%)进行全文评审。在这23篇论文中，有6篇(26%)因以下原因被排除:没有研究决策支持工具(n= 3,50%)，不是评估工具的研究(n= 1,17%)，工具的用户不是健康或社会护理专业人员，而是养老院居民或家庭成员(n= 2,33%)。因此，在最初确定可能被纳入的165篇论文中，有17篇(10.3%)被纳入最终综述[ 9- 25]。

所有研究均在高收入国家进行，包括美国(5/ 17,29 %)、英国(3/ 17,18 %)、加拿大(3/ 17,18 %)、瑞典(2/ 17,12 %)、比利时(1/ 17,6 %)、法国(1/ 17,6 %)、挪威(1/ 17,6 %)和荷兰(1/ 17,6 %)。

不同研究的研究对象差异很大。在涉及护理或养老院居民的研究中，研究人数最多的是6161名居民[ 21]，在Walker等人的研究中，最小的研究人群是52名居民[ 24]。在涉及卫生保健专业人员的研究中，Coulongeat等人的研究中，参与人数最多的是27名工作人员[ 10]，参与人数最少的是johnson - pajala等研究中的14名注册护士[ 16]。

通过使用临床决策支持工具，有8种不同的条件或目的得到支持。包括药物管理(5/17,29%)[ 12， 13， 15- 17]、预防压疮(4/17,24%)[ 9， 11， 14， 21]、痴呆症管理(3/17,18%)[ 18- 20.预防跌倒(3/17,18%)[ 21， 23， 24住院(2/17,12%)[ 21， 22预防营养不良(1/ 17.6%)[ 14]、尿路感染(1/ 17.6%)[ 25]和COVID-19感染(1/ 17.6%)[ 10]。

总的来说，65%(11/17)的研究定义了使用决策支持工具的专业用户群体，而35%(6/17)的研究没有指出工具的预期用户是谁[ 11， 13， 17， 21， 24， 25]。在声明中(5/ 11,45 %)，最常指定的专业人员是 安老院工作人员或 养老院工作人员［ 10， 14， 18， 22， 23]。在这5项研究中，4项(80%)明确指出被评估的临床决策支持工具是由 护士;50%(2/4)的研究提供了护理人员类型的进一步详细信息，包括 注册护士， 特殊需要教育者, 护士助手［ 14]或 主任、医生和护士［ 10]。在定义使用决策支持工具的专业用户群体的11项研究中，1项(9%)指定了决策支持工具的用户是 药剂师［ 12]， 1(9%)表示该工具被 卫生专业人员［ 16]。

总体而言，88%(15/17)的研究提供了关于如何开发支持工具的进一步信息。在这15项研究中，9项(60%)表示这些工具是根据临床指南开发的[ 13， 15， 17， 20.， 25- 29]， 11(73%)表示决策支持工具是通过用户的意见来开发的[ 13， 17， 20.， 27- 33](例如，通过德尔菲法[ 9， 28]或其他持份者参与的方式[ 17， 20.， 27， 29， 33])， 2(13%)表示支持工具是通过对科学证据的系统评价而开发的[ 34， 35]， 2例(13%)使用数据分析来了解与调查结果相关的因素[ 30.， 32]。

在纳入的17项研究中，11项(65%)评估了决策支持干预措施的有效性，但在有效性与利益相关者的参与或在其开发和有效性中使用临床指南之间的关系上没有达成明确的共识。在这11项研究中，2项(18%)涉及利益相关者开发的评估工具取得了显著的积极结果[ 9， 21]，而4人(36%)取得了好坏参半的结果[ 16， 17， 23， 24]，如果工具涉及开发中的利益相关者，则3(27%)获得不显著的结果[ 11， 20.， 22]。当涉及到使用临床指南来开发决策支持工具时，5项相关研究中没有一项报告了显著的结果:4项(80%)显示了混合结果[ 16， 17， 23， 25]， 1例(20%)结果不显著[ 20.]。

在这篇综述中，我们着手整理当前学术文献中关于长期护理环境中决策支持工具的知识。决策支持工具是一个新兴的研究和实践领域，涵盖了一系列不同的条件、健康和社会护理专业。然而，迄今为止的许多研究都集中在小规模的局部努力上;仅在8个高收入国家环境中进行的17项研究对开发用于长期护理设施的决策支持工具进行了评估。此外，尽管少数(3/ 17,18 %)已确定的研究显示出有利的结果，但这并非普遍正确，而且往往依赖于早期证据，如短期评估研究和定性数据分析。因此，尽管这一研究领域具有巨大的潜力，但我们的研究结果表明，回顾已发表的文献是及时的，可以为未来的创新提供信息。

我们现在正在转向数据驱动的卫生和社会保健模式;因此，孤立数据的概念需要成为过去，可用的数据必须用于护理和养老院的居民的利益，并提供附加价值。

在设置和研究样本方面，纳入的研究大多数(13/17,76%)是本地研究，只有24%(4/17)是在全国范围内进行的。也就是说，大多数研究(15/17,88%)是多中心研究，只有12% (2/17)[ 23， 40是单中心研究。在成人长期护理机构使用决策支持系统的临床人群中，最常见的是工作人员、护士、药剂师和一般的卫生专业人员。然而，一般来说，这些研究并没有明确指出预期的用户是谁。此外，35%(6/17)的研究没有指出这些工具的预期用户是谁。

应该指出的是，长期护理设施，如护理院和疗养院，例如在英国，很少有医生或药剂师在场。相反，护理机构与当地的全科医生建立了合作关系。因此，护理人员或疗养院的工作人员不太可能对药物作出决定[ 41]。

虽然临床决策支持工具有可能通过提高效率来简化护理服务，但这些系统的开发是为了解决通常属于护理人员临床责任的问题;因此，正如预期的那样，大多数用户都属于这个行业。然而，缺乏有关用户的细节确实限制了对系统实施的了解，因此可能被视为阻碍了这些系统的可转移性和扩展到其他网站和领域[ 42]。

考虑到长期护理居民的平均年龄，临床决策支持工具的重点条件并不奇怪。临床决策支持工具支持8种不同的条件或目的:药物管理、压疮预防、痴呆管理、跌倒预防、住院治疗、营养不良预防、尿路感染和COVID-19感染。值得注意的是，所有工具似乎都侧重于身体健康领域;没有人关注心理健康，尽管人们普遍认为这一人群中焦虑和抑郁的比例很高。 43]。

通过使用临床决策支持工具来证明是否有显著改善的研究，71%(12/17)的研究进行了比较分析。在这12项研究中，只有3项(25%)报告了结果的明确意义，表明评估的决策支持工具在预防负面结果或改善一般护理方面有所不同[ 9， 19， 21]。

在这3项研究中，2项(67%)评估了用于压疮管理的临床决策支持工具[ 9， 21]。Olsho等[ 21]和Davidson等人[ 11]评估同一工具用于压疮管理;然而，Davidson等人[ 11研究报告说，采用这种干预措施后，压疮的发病率没有统计学上的显著变化。根据Mäki-Turja-Rostedt等人的系统综述[ 4]，预防长期护理机构居民压疮形成的方法有很多;然而，缺乏最有效的方法来做到这一点的系统证据。在他们的系统综述中，Araujo等人[ 3.[同意并补充说，临床效果，如压疮发病率和患病率的结果，仍然有限，大多数调查研究发现压疮发病率降低的临床结果，但无统计学意义。这项检讨的结果与这些系统检讨的意见一致[ 3.， 4]。

在17项研究中，5项(29%)发现混合结果，这意味着干预改善了一些结果，但在其他结果上没有统计学上的显著差异[ 16， 17， 23- 25]。然而，值得注意的是，这些研究中有40%(2/5)提到了“临床意义”，但没有定义如何测量这种临床意义，也没有报道统计学意义[ 23， 24]。在本综述纳入的研究中，24%(4/17)的研究在采用干预措施时差异无统计学意义[ 11， 14， 20.， 22]。人们普遍认识到，数字卫生解决方案缺乏确凿证据;通常，工具是在大型组织中实施的，很少有证据支持它们[ 2， 5]。证据的缺乏强调了对用于确定决策支持工具的收益和投资价值的解决方案进行有力评估的必要性[ 44]。

重要的是要注意，正如前面所解释的和数据提取表( 多媒体附录1)，在纳入的研究中描述的决策支持工具在其目的和预期用户方面存在明显程度的异质性。然而，即使在具有相似目的的决策支持工具中，纳入的评估研究的研究设计和测量结果也存在很大差异。因此，这些研究应该非常谨慎地相互比较。由于这种可变性，需要进一步的研究，使用标准化的方法来评估本综述中包括的决策支持工具。

本综述旨在回答的一个重要问题是支持决策支持工具发展的证据基础。我们的研究结果表明，缺乏关于哪些证据基础被用于开发临床决策支持工具的连贯信息。大多数工具是基于当前的指导方针和涉众的意见开发的。一些研究对科学证据或数据分析进行了系统回顾，以了解与该工具的结果相关的因素。在12%(2/17)的研究中，没有关于工具开发的证据基础的信息。工具开发的基础证据缺乏透明度，可能会影响用户对工具的信任，最终影响其更广泛的应用[ 42]。

为了成功实施临床决策支持工具，需要教育培训和文化变革来维持其临床使用。临床决策支持工具，特别是那些帮助管理药物的工具，需要根据不断变化的指南和新获得的药物定期更新。易于更新是一项成功的决策支援工具的重要因素[ 2， 5， 38]。

就临床决策支持工具的机制和作用而言，一个关键的考虑因素是它们使用的数据。总体而言，在纳入的研究中，除了基于纸张的决策支持工具(n=2)外，所有工具都是计算机程序。然而，大多数(11/17,65%)的研究没有明确说明计算机程序是否与电子健康记录相关联，如果它们相关联(4/17,24%)，那么它们与哪种电子健康记录相关联。

在纳入的17项研究中，只有3项(18%)描述了使用经过验证的临床工具的决策支持工具。这些经过验证的临床工具是Fossum等人在评估研究中使用的RAPS和MNA [ 14];老年人处方的筛选工具，提醒正确治疗的筛选工具，以及johnson - pajala等评价研究中使用的Beers标准[ 16];以及Tena-Nelson等人在评估研究中使用的SBAR和Stop and Watch [ 22]。考虑到评估临床决策支持工具有助于预防压疮形成的研究(4/ 17,24%)，Fossum等人的研究[ 14是唯一一个使用经过验证的临床工具的医生。

考虑到电子健康记录存在的时间和研究人员在健康预测建模方面的工作时间，令人惊讶的是，评估研究中没有包括更广泛验证的决策支持工具。

可以假定，开发评估工具时考虑到电子健康记录在护理和疗养院等长期护理设施中并未广泛使用。除药物管理工具外，本综述中提出的大多数工具不一定需要通常存储在电子健康记录中的数据(例如，膳食摄入量和尿频等临时症状)。因此，这些工具需要工作人员手动输入数据，这就需要在设施中为工具的使用开发合适的基础设施(例如，计算机或平板电脑的可用性)，并对工作人员进行培训和投入时间。研究发现，在验证临床工具时，这些因素可能会影响方法上的挑战，例如，除了必须应对工作压力外，还要获得时间有限的利益相关者的接受，例如注册护士、养老院经理和全科医生[ 45]。

如果长期护理机构采用特定于这些设施的电子健康记录，就可以消除必须为每种不同的决策支持工具手动输入数据的负担，并且这些工具可以自动集成到实践中。这已在各种医院环境中成功实施。Varghese等人的系统综述[ 46]提供了这类系统在医院成功实施的例子。

然而，重要的是要了解，医院是数据丰富的环境，通常具有自动化的数据收集(例如，重症监护病房)，并且不断收集数据的目的是由于必须始终监测患者。此外，值得注意的是，有大量重复的病人记录不是目的;相反，目标是使用所有服务都可以访问的经批准的数据源创建共享的患者记录。长期护理设施，如护理和疗养院，本质上是居民的家，这意味着能够提供一个家庭和舒适的环境，在数据收集方面需要实现一个平衡的方法。一方面，在医院设置电子健康记录将为更多决策支持工具提供机会，这些工具可能会减少工作人员的工作量并有助于提高护理质量。另一方面，为了给居民提供尽可能舒适的生活环境，数据收集应仅限于居民生病或有患病风险的情况。

为了取得平衡，最小数据集可能是答案。Musa等人对最小数据集的吸收综述[ 47]评估了不同的背景、机制和结果，以描述为什么在养老院使用最小数据集，包括系统级、护理院级和个人级障碍和促进因素。提到的一些障碍包括频繁的人员流动、培训问题和缺乏计算机技能。促进因素包括临床工作人员在场，包容和理解养老院文化，以及明确数据收集中的角色。这些与本综述研究中确定的临床决策支持工具实施的障碍和促进因素非常相似。在临床实践中成功实施系统的相关因素如下:有管理员或护士长参与;领导参与项目;内部拥护者的存在;以及跨学科团队、促进者和质量改进团队的参与。此外，认为有必要考虑临床工作流程和培训需求。还建议延长评估期以评估临床决策支持系统的效果[ 3.]。

总体而言，这些研究表明，决策支持工具可以显示出在提供护理和健康结果方面的改善，特别是在药物管理、预防跌倒、痴呆管理、压疮预防和管理以及营养评估和管理方面。然而，结果存在可变性，部分原因是决策支持工具、用户和环境类型的多样性，以及对所使用工具的有限验证，部分原因是对整个干预的定义缺乏明确性。这些研究似乎强调的一个重要方面是，支持养老院居民的决策不仅仅是在养老院提供技术;它还需要一种有效的多机构方法，与养老院之外更广泛的多学科团队和支持性组织和文化进行互动，以嵌入决策支持工具的使用。