在全科实践中指导成人2型糖尿病患者的血糖管理讨论:嵌入电子病历的临床决策支持工具原型的开发和预测试

简介

2型糖尿病(T2D)影响全球超过4.2亿人[1］．在澳大利亚，T2D影响120万人，每年直接和间接卫生保健费用超过60亿澳元(43亿美元)[2］．糖化血红蛋白(HbA_{1 c})在适当的目标范围内，可减少下游并发症和全因死亡率[3.］．尽管一般目标是HbA_{1 c}≤7% (53 mmol/mol)，澳大利亚糖尿病协会和国际指南建议，目标需要根据以下几个因素进行个体化，包括年龄、糖尿病病程、合并症和低血糖风险[4-6］．

与许多国家一样，在澳大利亚，大多数T2D患者的临床护理是基于全科实践或初级护理[7］．全科医生加强治疗可帮助糖尿病患者达到血糖指标[8，9］．然而，超过40%的澳大利亚成年T2D患者拥有HbA卡_{1 c}高于目标范围[10］．强化治疗通常延迟8至10年，而HbA_{1 c}仍未达到目标[11］．全科医生提供循证强化治疗的障碍包括缺乏对临床糖尿病指南的熟悉，以及优化血糖水平(BGLs)的复杂和快速变化的治疗方案[12-14］．卫生系统因素(例如，繁忙、反应性初级保健机构中相互竞争的优先事项[15])和患者相关因素(例如，对胰岛素启动的心理抗拒[16)也可以发挥作用。

实时使用的临床决策支持(CDS)工具可以使全科医生和糖尿病患者在这种复杂的环境中导航，并以适当和及时的方式加强治疗，以实现个性化的HbA_{1 c}目标。CDS工具和循证电子支持可以改善护理措施的过程[17-19]、全科医生使用指引的情况[20.，21]，以及HbA等结果_{1 c}［22-25]，而无须大幅增加医疗开支[26］．它们还可以缩短会诊时间，增加对T2D相关并发症的筛查(如血脂)[27，28］．

在会诊期间实时使用CDS工具还可以鼓励全科医生和糖尿病患者之间的特定治疗对话，支持共享决策(SDM)，这是高质量护理的一个重要方面。嵌入电子病历(EMR)中的CDS工具具有自动提取和使用EMR中的信息来指导个性化临床护理的额外好处。直到最近，大多数CDS工具都专注于帮助糖尿病患者实现一套标准化的糖尿病目标(例如，HbA_{1 c}目标<7%)，不一定是个性化的或以人为本的[29］．最近，鼓励个体化糖尿病护理并与EMR整合在一起的CDS工具已经可用[30.，31］．有很多针对T2D患者的自我管理应用程序，其中许多专注于显示血糖数据，并可选择添加有关药物、饮食和运动的数据。其中许多可以与卫生专业人员分享。然而，在临床护理方面，CDS工具的设计和疗效往往不一致[20.，32-34］．很少有CDS工具能将EMR中实时自动部署的能力与提供管理建议的能力结合起来(不包括专门的闭环胰岛素系统)。

卫生保健专业人员对CDS工具的使用率很低[32，35，36］．增加吸收和利用的一种方法是通过包括最终用户(如全科医生和糖尿病患者)在内的联合设计[37，38］．协同设计理论建议对技术、服务和系统进行设计与目标用户，让他们有机会了解开发[39］．重点在于与终端用户互动，“共同表达想法……[并参与]……用实物模型和原型”[40］．

本研究的目的是利用协同设计原则开发一种基于emr的CDS工具，用于在咨询中实时使用，以支持全科医生和糖尿病患者选择个性化的HbA卡_{1 c}目标和适当的药物选择。在本文中，我们描述了反馈和工具改进的协同设计周期，利用第一阶段和第二阶段的访谈和焦点小组。

方法

墨尔本大学人类研究伦理委员会为两个阶段(阶段1:1851169和阶段2:1851535)提供了伦理批准。

GlycASSIST的开发

我们使用迭代的两阶段协同设计和改进过程来开发我们的CDS工具GlycASSIST (多媒体附件1)．这项工作由学者和临床医生组成的多学科工作组领导(具有全科医学、内分泌学、糖尿病教育、健康心理学、行为科学和健康信息学方面的专业知识)，他们每月开会，严格审查GlycASSIST的设计和改进。文献综述确定了目前可供全科医生使用的t2d相关CDS工具，并总结了当地指南[6，41]转化为个性化HbA的基于证据的算法_{1 c}目标(多媒体附件2)，在第一个合作设计阶段前，通知设计人员初步原型(图1)．算法还通过药物福利计划(PBS)反映了患者的成本。PBS是一个国家系统，以可负担的价格向符合特定处方标准的患者提供药物，这些标准涉及当前的血糖水平、以前的药物使用、不耐受和对其他药物的禁忌症。考虑到可用药物的数量，临床医生的导航可能是复杂和耗时的。

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我们通过访谈和焦点小组让临床医生和糖尿病患者参与共同设计过程。虽然每种数据收集方法都有各自的优势，但我们同时使用这两种方法来适应参与者的时间和地点偏好。第一阶段和第二阶段的参与者是通过工作组的网络、社交媒体(如Twitter)上的广告和专业协会的电子通信招募的。全科医生和糖尿病患者参与了这两个阶段。内分泌学家和糖尿病教育者参与了第一阶段。这项研究于2018年进行。

阶段1

第一阶段访谈和焦点小组由训练有素的主持人(HM、ET和BK)亲自或通过网络视频聊天完成。如果临床医生是全科医生、内分泌科医生(病例组合包括≥50%的T2D患者)或糖尿病教育工作者，他们就有资格参加。糖尿病患者有资格参加一个单独的焦点小组，如果他们年龄在18岁或以上，被诊断患有T2D至少一年，并且正在服用升糖药物。首先，设计了深入的半结构化访谈和焦点小组，以确定关于HbA的讨论的经验和期望_{1 c}临床医生和糖尿病患者之间的治疗目标和治疗决策，其次，获得关于初始GlycASSIST设计的特征和外观的反馈(见多媒体附录3而且4对于采访和焦点小组指南)。向参与者展示最初的原型(图1而且多媒体)，作为访谈和焦点小组的一部分，并向健康服务提供者展示现有的CDS工具[28，30.，31］．GlycASSIST原型是根据获得的反馈进一步开发的。

第二阶段

gp模拟咨询和面试

第二阶段包括模拟临床咨询和自言自语访谈，以了解全科医生和糖尿病患者如何与GlycASSIST的第二个原型交互。多媒体附件6-11)，以及如何利用它来促进SDM和强化治疗，并获得对设计的进一步反馈。原型由2个主要元素组成:HbA_{1 c}计算器通知个性化HbA_{1 c}目标和药物强化工具。

第2阶段与全科医生的会话均由全科医生(HM)和软件程序员(SL)亲自在模拟/模拟临床环境中进行。全科医生如果没有参加过第1阶段，则有资格参加。全员使用带有EMR软件的台式电脑，直接与GlycASSIST交互，允许GlycASSIST自动从EMR中提取信息，并使用它提出建议。对于阶段2的GP参与者，一个最初的发布会上对GlycASSIST的特性进行了测试模拟咨询，由糖尿病教育工作者扮演糖尿病患者(a模拟病人名叫莫林)。全科医生被要求与模拟患者互动，就像他们与任何寻求治疗的糖尿病患者互动一样。模拟患者具备T2D管理的基本知识并进行演奏莫林，使用脚本(文本框1)，以回应全科医生提出的预期问题，并即兴回应意外问题。在测试之前，脚本中包含的模拟患者的特征以及额外的临床病史被上传到EMR，以使全科医生能够像常规咨询一样访问临床数据，并让GlycASSIST提取Maureen的信息并将其呈现给全科医生。模拟谘询后这是一种半结构化面试进行(见多媒体附件12(参考指南)跟进模拟过程中提出的意见，并确定针对GlycASSIST使用及其在强化治疗和SDM中的作用的具体反馈。临床医生被鼓励用语言表达他们的想法，包括使用GlycASSIST的障碍和促进因素以及整体可用性问题[42］．全科医生被要求向协调人解释，如果他们决定使用GlycASSIST，他们为什么以及如何与它互动。

与T2D患者进行焦点小组讨论

患有T2D的患者有资格参加两项研究中的一项焦点小组基于与第1阶段相同的标准(第1阶段的一些人参与了第2阶段)。每个焦点小组(由HM和BK促成)都有参与者观看模拟咨询的视频GP (HM)和莫林在这篇文章中，全科医生使用GlycASSIST与糖尿病患者讨论合适的HbA卡_{1 c}目标和治疗计划。参与者被要求评论GlycASSIST，以及在模拟咨询中如何使用它，包括他们喜欢/不喜欢什么，并提出改进建议(参见多媒体附件13对于指南)。

数据分析

所有会议都被录音，逐字转录，并在导入NVivo 10进行分析(2012版，QSR International Pty Ltd)之前检查准确性。两名研究人员(BK和JF)完成了归纳主题分析，以确定参与者群体中出现的主题。分歧以协商一致方式解决。整个研究团队对主题和说明性引用进行了审查。

结果

阶段1

共有12名临床医生(4名全科医生，5名内分泌科医生，3名糖尿病教育者)和6名糖尿病患者(3男3女;4例年龄<65岁，4例病程>10年的糖尿病患者参加了第一阶段的焦点小组(范围96-112分钟)或访谈(范围39-92分钟)。围绕参与者在此类工具中重视或希望在原型的下一次迭代中看到更改或增强的关键特征确定了六个主题(表1)．

平衡信息需求——相关性是关键

临床医生希望屏幕上的信息更少，以避免过度拥挤，并减少进入不同GlycASSIST屏幕所需的点击次数。屏幕上保留的信息必须与T2D管理相关。相比之下，糖尿病患者希望GlycASSIST显示更大范围的信息(如体重、当前用药和共病)，以便为全科医生提供尽可能多的信息。

临床医生和糖尿病患者认为列出所有可能的药物类别(n=8)是重要的，但一些临床医生认为列出每种药物类别的所有副作用是不合适的，因为一些副作用被认为比其他副作用更常见和/或严重。相反，临床医生建议只列出最常见和最严重的副作用。这也得到了糖尿病患者的支持，他们认为全科医生在讨论中使用药物信息(积极和消极的)是很重要的，其中可以对每种副作用给予适当的权重。

临床医生和糖尿病患者均报告，提示建立慢性疾病管理计划或转介适当的专家(如内分泌科、营养师)将促进整体和个性化的护理。

信誉

临床医生认为基于证据的建议对建立GlycASSIST的信任至关重要。同样重要的是，证据必须清晰，并随着证据的变化而更新。糖尿病患者希望获得有关新疗法的最新信息。

使用GlycASSIST降低处方复杂性

临床医生报告说，GlycASSIST可能是一个有用的工具，可以减少糖尿病患者选择糖尿病降糖药物的复杂性。临床医生，尤其是全科医生表示，如果GlycASSIST包括如何通过PBS为澳大利亚政府补贴的药物开药的指导，将会更有用。在GlycASSIST中获得这些复杂的补贴规定将使糖尿病患者更容易选择负担得起的药物，同时也使糖尿病患者能够选择非pbs列出的药物(即私人无补贴处方)，如果他们愿意的话。糖尿病患者还认为需要该工具来解决现有药物选择范围的复杂性，以及根据副作用和成本进行选择。

保留临床自主权的是临床医生，而不是GlycASSIST

对于全科医生来说，让GlycASSIST为他们工作是很重要的。对于一些人来说，这意味着GlycASSIST可以直接生成药物处方，而不仅仅是给出建议。其他人希望GlycASSIST能够执行节省时间的任务，例如将临床记录输入EMR，而其他人则希望能够自主忽略或覆盖HbA卡_{1 c}GlycASSIST推荐的目标或药物是优先考虑的。对于糖尿病患者来说，他们希望这个工具能被他们的医生用来进行个性化的解释和讨论，例如，关于药物禁忌症或副作用。几位全科医生指出，重要的是GlycASSIST没有弹出在屏幕上，他们更喜欢一个不需要GP注意的独立图标，如果愿意，可以最小化。

不仅仅是药物

临床医生和糖尿病患者都报告说，包括生活方式的改变(如定期锻炼)对T2D的整体护理很重要。因此，一些参与者建议在GlycASSIST中提供生活方式评估提示。

GlycASSIST原型细化

并非第一阶段的所有发现都能在该工具的第二次迭代中得到满足。在改进的第二个原型中，保留和加强了几个功能(多媒体附件6-11)．以证据为基础的建议和相关算法通过添加更多的文本来展示最新的证据上空盘旋方框，并包括与PBS处方规则相关的附加算法。格式化功能，例如颜色编码和没有GlycASSIST弹出而在屏幕上消耗过多的空间，也被维护了下来。

通过确保临床医生可以继续无视建议，选择他们认为合适的药物类别(即，是否列出PBS)，并修改自动填充字段，使临床医生在使用工具时保持自主权。但是，GlycASSIST不可能在EMR中填充临床记录或生成处方(而不是手动返回EMR并从那里开出处方)。通过与EMR软件供应商的合作，这些功能将成为可能，但这种深度的集成在本次预测试研究中是不可能实现的。

对GlycASSIST原型所做的主要更改集中在信息表示和交易的广泛性上。所有这些变化导致了对血糖和药物治疗的更具体的关注(多媒体附件6-11)，并删除无关信息，如参考其他心血管疾病(CVD)风险因素、转诊和患者偏好。例如，关注体重增加和注射治疗对糖尿病患者和生活方式问题(如吸烟史)的可接受性的问题被删除了。对这些问题的是/否回答可能会过度简化临床讨论的重要主题。有关用药效果、副作用和给药的信息保留在用药总结框中(利用当地循证资源[43]以方便讨论)。只关注降糖药物也简化了该工具，这受到临床医生和糖尿病患者的重视。最后，进行了一些更改，以增强工具的视觉吸引力。临床医生喜欢使用颜色编码来表示对比的结果，并引起他们对重要信息的注意。但是，在某些地方，屏幕上使用的字体太小了。

GlycASSIST能够显示每个推荐药物类别及其相关药物的PBS成本补贴的可用性。此外，还提供了澳洲政府PBS网页的连结[44］．

第二阶段

8名全科医生(4名女性，5名在澳大利亚接受培训，5名从业10年)参与了第二阶段的计算机模拟(范围35-56分钟，包括咨询和后续访谈，但不包括初始简报)。6名糖尿病患者(4名女性，3名>年龄65岁，2名T2D >年龄10岁)参加了2个焦点组中的1个(范围78-83分钟)。在与全科医生的模拟会诊、与全科医生的汇报访谈和与糖尿病患者的焦点小组中确定了四个主题(表2)．

使用GlycASSIST支持SDM

临床医生报告说，GlycASSIST的第二个原型可以帮助他们加强与糖尿病患者的合作治疗。他们感谢关于每个推荐药物类别和选项的PBS可用性的建议。这有助于全科医生“遵守[PBS]法规”[GP1]，同时通过确保处方药物对糖尿病患者来说是负担得起的来帮助他们。它通过避免阅读政府PBS网站或EMR处方软件上信息密集的材料来节省时间。

临床医生和糖尿病患者感知到HbA_{1 c}计算器对于围绕合适的HbA进行协作性对话非常有用_{1 c}尽管一些全科医生对建议的HbA值较低感到惊讶_{1 c}6.5%的目标，并推翻了它，独立表明7%是一个更合适的目标。一名全科医生提到了在超越目标时对低血糖和临床医生自主权的担忧。

一些全科医生对GlycASSIST提出的几种个性化药物类别建议表示赞赏，为糖尿病患者提供了选择。然而，一些全科医生想要关于糖尿病患者最合适的单一类别的具体建议，而不是提供各种临床合适的可能性。

几位全科医生建议，尽管GlycASSIST可以促进SDM在药物选择方面的应用，但如果他们已经决定了他们要开什么药，他们就不太倾向于讨论所有的选择。在使用GlycASSIST提供选项之前，全科医生很少询问模拟患者是否想要考虑改变他们目前的药物管理。此外，全科医生很少与患者讨论所有推荐的药物类别。相反，大多数人选择了1到2个他们认为合适的课程，并将这些课程交给被测试者，让他们根据自己的喜好选择最终的选项。

有经验的全科医生建议，在为糖尿病患者选择合适的药物时，GlycASSIST对于经验较少的全科医生(如全科医生注册师)更有用，尽管他们自己并不总是知道新的药物，并且可能忘记现有的药物。

糖尿病患者提到，他们希望在使用GlycASSIST时看到并讨论全科医生的屏幕，这可能会促进SDM。然而，在计算机模拟中，几名全科医生没有转动屏幕显示GlycASSIST向模拟患者提供的建议或信息。一些全科医生和糖尿病患者报告说，GlycASSIST提供的信息可能会让患者不知所措(例如，使用医学术语)，1名全科医生提到，由于他们的办公室布局，他们不可能向患者展示自己的屏幕。一位全科医生表示，SDM不是他们经常参与的事情，他们更喜欢自己做临床决策，而不涉及糖尿病患者。

GlycASSIST特性

总的来说，该工具的第二个原型得到了广泛的好评。临床医生经常报告说，GlycASSIST易于使用，有缩短会诊时间的潜力，避免了在会诊过程中寻找指南的需要。然而，还需要更多的特性。

几位全科医生和糖尿病患者建议在屏幕上添加显示推荐药物类别的功能。全科医生喜欢药物分类的表格显示，但他们建议需要更多的信息，例如对每个类别的更详细的描述(例如，列出属于每个类别的药物的通用名称和品牌名称，它们的剂量，频率和给药机制)。一些全科医生要求将副作用明确分类罕见的而且常见的．

临床医生经常向模拟患者建议，他们可能会受益于糖尿病教育工作者和其他相关的健康专业人员，以及采取和保持生活方式的改变。这表明使用GlycASSIST并没有主导会诊，仍然允许全科医生处理T2D管理的其他重要元素。一些全科医生要求附加功能，以进一步支持他们提供这种护理，例如，一个集成链接到一个糖尿病患者友好讲义，包括适合卫生知识水平低的人的信息。一些全科医生建议，GlycASSIST可以显示CVD风险因素(如血脂)，并允许CVD风险计算。最后，一些全科医生建议提供提示，以便向相关的卫生专业人员求助。这也是糖尿病患者的建议，并提示全科医生与他们谈论生活方式的改变，作为他们T2D管理的一部分。

视觉吸引力和信息展示

一些全科医生和糖尿病患者报告说，他们喜欢GlycASSIST屏幕上显示信息的方式。大多数积极反馈都与HbA的图形表示有关_{1 c}结果，显示趋势，以及药物类别选择的列表显示。总的来说，这种布局使获取和理解信息变得容易。据报道，颜色的使用也很有吸引力，一位全科医生和一些糖尿病患者也建议在提到注射药物时使用图像，比如针头和注射器。

临床医生和糖尿病患者表示，屏幕上的信息更少，更容易与GlycASSIST交互。但是，他们知道必须在有关资料仍可取得的情况下达成妥协。一些全科医生建议额外的上空盘旋使用方框，使全科医生看到重要信息(例如，建议的最新证据和评估低血糖风险的考虑因素)。

一些全科医生不清楚一些现有资料。有些人没有注意到病人目前的用药情况和估计的肾小球滤过率(一种衡量肾功能的指标，从EMR的病理结果部分提取)显示在屏幕上，所以他们手动从EMR中寻找这些信息。临床医生和糖尿病患者也报告说，文本大小需要更大。

一名全科医生提到，桌面角落里GlycASSIST图标的微妙但明显的外观增加了她点击它的可能性，这表明该工具易于访问和不那么主导的性质可能是有价值的。

相关用药信息的呈现，如预期的HbA_{1 c}全科医生认为减少、体重减轻以及恶心和泌尿生殖系统感染等副作用对SDM很重要，似乎反映了临床指南中的建议。

工作流程和导航

大多数全科医生在打开GlycASSIST之前，首先会问模拟患者一些一般问题(例如，“工作怎么样?”)，评估生活方式因素(例如，“你每天都走路吗?”)，并询问他们管理糖尿病的能力(例如，“你是否按处方服药?”)。

当全科医生想要谈论模拟患者的HbA时，通常会打开GlycASSIST_{1 c}，尽管有几个GPs访问了HbA卡_{1 c}首先使用EMR调查小组的数据，然后使用GlycASSIST来演示结果随时间的趋势。一旦临床医生向患者建议了他们的HbA卡，他们就会顺利地进入屏幕，展示推荐的药物类别_{1 c}可以降低。在这个屏幕上，一些全科医生讨论了他们最熟悉的职业，忽略了那些不熟悉的职业。

一些临床医生从显示推荐药物类别的屏幕上选择特定的药物来开处方，但其他人发现很难确定一个标签来促进这一点。有时，全科医生想要离开GlycASSIST来使用EMR(例如，计算CVD风险)或返回到前一个屏幕。大多数全科医生发现这些转换任务很困难。

讨论

主要研究结果

本研究的目的是共同设计和完善基于emr的CDS工具原型(GlycASSIST)，用于支持全科医生和糖尿病患者在选择HbA卡时的强化治疗和SDM_{1 c}目标和糖尿病药物。协同设计过程支持基于早期用户体验对工具进行迭代优化。来自临床医生和糖尿病患者的第一阶段访谈和焦点小组的结果表明，GlycASSIST被认为对T2D管理有用，但需要进行修改以提高信息的清晰度和功能。进行了修改，减少了屏幕上的信息量，并增加了关于PBS可用性的建议，使显示的信息更具体地针对升糖药物。第二阶段的研究结果表明，全科医生和糖尿病患者很好地接受了这些改变，但还需要更多的改变。参与者认为GlycASSIST对SDM有用，并表现良好。然而，与会者推荐了额外的功能。全科医生想要更多描述药物的信息，增加功能(例如，能够使用GlycASSIST开药)，以及更好的导航(例如，能够轻松返回到前一个屏幕)。糖尿病患者想要更多的提示来讨论生活方式，这表明该工具中的这一功能可能有助于克服糖尿病患者在这些话题上提出的障碍。

与现有的CDS工具不同，GlycASSIST的独特之处在于它特别关注两个HbA的个性化_{1 c}目标和药物建议，从而根据临床和个人因素制定适合个人的建议。现有的CDS工具很少是emr集成的[28，30.]，没有一个计算单独的HbA_{1 c}目标而且根据循证、以人为本的因素提出个性化的用药建议。与EMR的集成是GlycASSIST的优势，因为它提供了足够的信息和针对药物的建议，以促进全科医生和糖尿病患者之间关于最适合他们的药物的对话。

GlycASSIST被认为使有经验的全科医生和登记员更容易加强治疗。这是基于GlycASSIST的功能(例如，使用循证算法来告知适当的药物类别和处方规则的呈现[45])及其内容(例如，包括所有T2D用药类别)。临床医生和糖尿病患者都认为GlycASSIST有促进SDM的潜力，引发了关于药物副作用和结果偏好的讨论。然而，在我们的研究中，gp经常覆盖HbA_{1 c}GlycASSIST建议的目标，并主要讨论了他们最熟悉的药物类别。我们的研究结果表明，尽管GlycASSIST可能会提供有用的建议，但这些建议并不一定会为临床决策或治疗选择的协作共享方法提供信息。在美国的一项研究中，尽管60%的医生在随机对照试验(RCT)中打开了糖尿病向导，但在激励(和干预期)结束一年后，仍很少有人使用它，尽管大多数医生对该工具感到满意[30.］．一些临床医生发现，像他们通常会做的那样，就药物选择进行明确和分享的对话是很有挑战性的在他们的头脑中．此外，GlycASSIST在实践中的使用并没有自动导致糖尿病患者参与SDM。仅仅拥有全科医生可用的信息和工具可能并不一定会导致SDM，如果这不是一个给定从业者通常的咨询风格。这超出了我们小型预测试研究的范围，包括具体的培训或干预来增强SDM。尽管GlycASSIST有可能节省咨询时间并帮助临床建议，但当GlycASSIST进行实验测试时，可能需要额外的行为改变策略来促进摄取和减少临床惰性[46，47］．

GlycASSIST是专门为(并明确限制于)两项任务设计的:帮助全科医生和糖尿病患者选择个性化的HbA_{1 c}靶点和T2D药物。然而，这种明确的关注与整体和综合糖尿病护理的理想存在矛盾。T2D患者的整体护理包括生活方式干预在实现血糖目标方面的重要作用。它还涉及将T2D与更广泛的CVD临床问题联系起来。例如，GlycASSIST可以自动计算和显示个性化的心血管疾病风险，并突出可改变的风险因素和心血管疾病的生活方式干预。建议T2D CDS工具包括T2D护理的所有领域(例如，吸烟频率和其他CVD风险因素)，以促进增加和持续使用[36］．这可能会产生一个实际的一站式服务让全科医生获得多病CDS。因此，GlycASSIST等有针对性和重点突出的工具可以从集成到更全面的慢性疾病管理工具中受益，通过与相关慢性疾病管理工具合作，在保护其特异性的同时嵌入到整体护理方法中。

GlycASSIST提出的基于证据的建议被频繁提及，这对促进强化治疗是有益和必要的，假设GlycASSIST保持最新。GlycASSIST使强化治疗更容易的特点是时间、资金和资源密集[45］．随着新的证据和临床指南的出现，GlycASSIST这样的工具需要不断更新。GlycASSIST有必要在RCT中进一步开发和测试，以确定其在改善患者预后、SDM和克服治疗惰性方面的有效性。目前还没有商业化的计划。

优势与局限

我们研究的优势在于，它针对预期用户的当地情况(例如，通过结合PBS规则和仅批准在澳大利亚使用的药物)，并为建立HbA提供以人为本的个性化支持_{1 c}糖尿病患者的目标和选择适当的药物，这在现有的针对T2D管理的CDS工具中没有发现。随着澳大利亚和世界范围内EMR软件提供商的多样性，集成的CDS工具必须在当地开发，以用于临床，并纳入他们自己的处方规则。协同设计被用来增强GlycASSIST的设计，确保它满足最终用户的需求:临床医生和糖尿病患者。这一过程使终端用户能够测试GlycASSIST，以探索他们对GlycASSIST的兴趣和与GlycASSIST的互动，这对于确定在现实世界临床环境中采用GlycASSIST的障碍和推动因素至关重要[38，45］．

如前所述，GlycASSIST的一个限制是只关注HbA_{1 c}只是，尽管这是我们明确做出的妥协，也是我们共同设计过程的一部分。在关注血糖水平的同时，GlycASSIST只关注药物治疗的强化，而不是生活方式的干预。这个限制是一种妥协，基于避免在工具中包含太多信息的反馈而有意识地做出的。该工具的另一个限制是它不允许上传手指刺痛BGL数据。许多基于行业和其他应用程序允许输入和显示单个BGL数据，这些数据可以与GlycASSIST一起使用。我们的工具专注于从EMR中自动提取数据以用于咨询。与众多BGL显示应用程序的集成可能是未来发展的一个领域。我们的工具不包括去强化治疗的建议。同样，这可能是未来发展的一个领域。在这个早期的形成性研究中，GlycASSIST被开发成仅与一个商业上可用的EMR软件集成(最佳实践)。 There are multiple EMR vendors in Australia, and any future widespread implementation of GlycASSIST would require collaboration with the vendors. Our study was a formative evaluation and co-design of a prototype tool, so we did not test GlycASSIST in actual clinical practice. The GPs participating in the stage 2 computer simulations were provided with a comprehensive vignette of the simulated patient (莫林)．小插图中的细节可能无意中促使全科医生做出某些评估，搜索调查，或提出某些治疗建议(例如，基于心血管病史)。目前尚不清楚这一细节是否以及在多大程度上影响了全科医生与GlycASSIST的互动或他们对其的评论，特别是在临床实践的适用性方面。此外，研究人员的存在和试点测试的模拟性质可能会影响GP与工具的交互方式。最后，全科医生表示他们参与是因为他们对GlycASSIST感兴趣，并且清楚地看到了临床对该工具的需求，这表明他们的观点可能不能代表更广泛的临床医生群体。

结论

该原型具有表面效度和内容效度，可接受性和可行性。结合当地情况和最终用户观点的联合设计产生了一种有针对性的工具，该工具保留了与更广泛的慢性疾病管理支持集成的能力。GlycASSIST需要额外的改进和评估，可能作为一套慢性疾病管理CDS工具的一部分，以确定其有效性和在澳大利亚全科实践中更广泛的可接受性。