急诊医师分诊中的电子诊断支持:访谈专题分析的定性研究

简介

诊断错误在急诊科很常见[1-4，延长相遇时间[5]及逗留时间[3.以及发病率和死亡率的增加[2，3.，5］．当进行系统研究时，认知因素(即临床医生如何思考)经常被引用为潜在原因[6］．当漏诊时，最常见的原因是“没有想到”。7］．电子鉴别诊断支持(EDS)的使用已成为一种解决方案。EDS系统是一种决策辅助工具，它根据输入的数据提出鉴别诊断(即潜在诊断的列表)，使临床医生对潜在诊断做好准备，从而减少他们“没有想到”的可能性[8-11］．多项研究表明，使用各种不同的EDS系统和不同经验水平的临床医生，诊断准确性有了微小但显著的提高[8，11-14］．EDS增加了诊断假设的数量，并增加了在差异[8，11，13-15］．无论在临床医生有机会检查所有可用信息之前或之后使用EDS，这些益处都是存在的[11］．

在急诊科，将急诊科纳入医师分诊过程有望使急诊科的效益最大化。首先，EDS将相关的危及生命的诊断标记给临床医生，让他们首先想到的是一个“不容错过的清单”。尽管临床医生经常被训练去考虑最坏的情况，但这些危及生命的诊断仍然偶尔会被错过或延迟。对多种危及生命的诊断进行EDS提示，可以促进在延误的情况下及时干预(例如，对出现意识改变的患者使用抗生素治疗潜在的脑膜炎)。其次，医生分诊指导前期调查，在此情况下，EDS提示可能会提高调查范围[13]，有可能减少急诊科就诊时间，提高出院诊断的特异性。

然而，临床医生对EDS的采用一直受到限制[10］．先前的研究对EDS可行性和可接受性的态度的研究发现，使用EDS所需的额外时间是一个阻碍因素[16］．自动化EDS数据录入是一种有前途但未经测试的方法，特别是如果系统可以访问电子病历中的数据流[17，18］．这种自动化在急诊科分诊过程中是可能的，分诊护士收集的信息可以输入能够自然语言处理的EDS系统，为后续的临床医生提供EDS提供的鉴别诊断。

然而，目前尚不清楚临床医生是否会接受这种方法，即使它很方便。一项人为因素审查强调了临床医生对EDS等工具的认知和信任的关键影响，因为它们在卫生保健背景下的采用非常重要[17］．临床医师对EDS建议的感知质量可能影响其使用意愿。同样，对EDS系统的信任和对输入到EDS系统的数据的相对控制也决定了对该技术的接受程度。事实上，最近的证据引起了人们的担忧，即不信任EDS系统的临床医生似乎并没有从中受益[12］．为了评估在分诊过程中整合EDS的可接受性，我们对急诊科分诊医生进行了一项定性研究，以确定他们对这种方法的认知和关注。

方法

我们进行了一项定性研究，采访了参与eds辅助急诊科分诊过程的医生。

设置

本研究在一所学术教学医院的三级护理急诊科进行，采用医生支持的分诊过程。在这种情况下，患者在分诊过程中进行评估，包括分诊护士和分诊医生，然后被分配到一个区域进行更彻底的评估。患者由一名分诊护士登记，记录主诉和生命体征。患者随后由分诊医生进行评估，并记录简短的病史和体格检查。分诊医生根据疾病的严重程度在急诊科为患者分配一个分区，建立工作诊断或鉴别诊断，并下令进行初步调查和及时关键干预。根据分诊医生的决定，患者随后被转移到急诊科的不同区域，由指定区域内最负责的急诊科医生进行评估。这一过程允许初步调查和管理开始，即使分配到患者区域的医生很忙。分诊医生的过程并不意味着是全面的;完整的病史和体格检查以及所有后续的调查、处理和处置决定都由最负责的医生完成。分诊医生工作迅速，以跟上急诊科的工作量，通常每小时评估12-15名患者。 Trainees are not involved in the triage process given the need to keep pace with the volume of patients presenting to the emergency department. All triage physicians are fully qualified, independently practicing emergency department physicians.

eds辅助急诊科分诊程序

我们开发了一个快速人体原型，使用一个研究助理，模拟自动EDS集成到一个繁忙的急诊科的分诊过程。这种方法允许参与分诊过程的分诊医生无需自己向系统输入数据就可以访问EDS。我们选择Isabel系统(Isabel Healthcare)，因为它是最常被研究的EDS平台之一，使用所需的时间投资最短[10，11，16］．一名研究助理(BA)是一名接受过急诊科培训的医生，他用平板电脑将分诊护士记录中的数据输入到EDS系统中。Isabel系统接受患者的年龄、性别、旅行历史和症状，并将其输入到文本框中。该系统使用自然语言处理提供潜在诊断列表，标记出危及生命的诊断。研究助理向分诊医生提供通过药片的EDS输出，然后医生亲自评估每个患者的投诉。该过程模拟了基于电子医疗记录中的分诊记录对EDS输出的自动访问。

招聘

所有急诊科医生都通过轮换时间表参与分诊过程。所有人都被邀请通过电子邮件参与。取得书面同意。为参与者提供了一个模拟的EDS集成到他们分诊轮班最后一个小时的电子医疗记录中。每个参与者在分诊轮班结束时都参加了一个半结构化的面试。

面试

半结构化访谈由一名研究助理(BA)进行，然后从录音中逐字转录。访谈指南包括以下问题:将EDS集成到分诊过程中的预期作用、潜在和实际的优点和缺点、该系统对患者管理决策的任何影响、如何将该系统最好地集成到工作流程中的意见，以及使用该系统是否对学员有利。

分析

我们对在分诊轮班期间访问急诊科急诊科医生的半结构化访谈进行了直接内容分析。分析基于人为因素范式，强调感知、可用性、工作量和对自动化电子方法的信任的作用[19］．运用直接内容分析的原则[20.，分析团队(MS, JS, SM, AK，和BA)阅读抄本，进行迭代开放编码，然后进行小组讨论，为后续编码提供信息。在开放编码之后，我们进行了轴向编码，以建立数据之间的联系，受人为因素范式的影响。在分析过程中，小组定期开会修改访谈指南，讨论中期分析和新出现的主题。理论饱和是通过分析共识来确定的，其中经验证据支持主题的深度足以促进理解，同时保持实际相关性。

严格

研究团队由多种视角组成，包括临床医生(MS、BA和JS)、教育科学家(MS、SM和GN)和教育家(AK)。我们采取了现实的立场，认识到参与者和环境因素会影响我们的数据集。我们通过对一个繁忙的中心的临床医生进行有目的的抽样来增强研究的严密性。访谈由一名医生完成，他有足够的内容知识来理解可用性挑战，但不了解急诊部门的工作流程，以避免围绕技术采用的内部假设，并减少可能缓和意见的社会可取性偏见。采访者做了实地记录和反思日记。抄本被逐字逐句转录，以避免失去选词和语气，并在分析之前匿名化，以保持机密性并避免分析团队的偏见。在整个分析过程中，分析团队声明了偏见和假设，并积极地从参与分析过程的其他人那里寻求不同的意见。

伦理批准

该研究得到了汉密尔顿综合研究伦理委员会(#13926)的批准。所有参与者都提供了书面知情同意。

结果

参与者人口统计和主题

我们对13名急诊科医生进行了14次访谈，如中所述表1．

其中一名参与者使用了2个班次的EDS并接受了2次访谈。13名医师的从业年限各不相同:5名(38%)从业5年以内，4名(31%)从业5-10年，1名(7%)从业11-20年，3名(23%)从业20年以上。共有6名(46%)医生被认证为急诊医学亚专业的家庭医学专家，7名(54%)医生被认证为急诊医学专家。在分析过程中，总共确定了4个主题，如表2．

主题1:从诊断的范围和优先顺序推断EDS的质量

很多(建议的诊断)似乎非常无关紧要，我不完全确定他们是从哪里得到的。有几个…我看不出这个病人是怎么回事。
(参与者# 6)

参与者根据诊断建议是否与他们在急诊科的工作背景和范围相关，对EDS的质量进行了判断。

这可能是古德佩德的[病]…但我认为那个病人真的有这些症状吗?绝对不是……我要做些血检吗?我觉得那不是我的职责。
(参与者# 13)

诊断建议的适宜性甚至与病人在急诊科的位置有关。

它告诉我，一个25岁的人肚子疼，肠缺血…通过观察它们，我们可以在几秒钟内看出这一点。他们肯定不会出现在分诊室，我肯定他们会在复苏室。
(参与者# 10)

类似地，参与者认为诊断列表的顺序与概率有关，因为这是一种常见的临床惯例。当诊断的顺序与参与者的临床印象不一致时，系统的效用就受到了质疑:“要么最有可能的诊断甚至不在列表上，要么排在非常靠后的位置，而他们的诊断非常不可能排在最前面”(参与者#8)。

值得注意的是，在急诊科就诊早期，只有有限的信息可根据分诊护士的入院过程使用EDS。这一过程并不容易被参与者发现，偶尔会导致对EDS质量的感知较差，特别是当患者无法很好地表达自己的症状、提出误导或模糊的抱怨，或没有事先披露相关的既往病史时。

主题2:对EDS鉴别诊断的信任与对诊断过程的不同信念和潜在的偏见有关

参与者对在分诊过程中采用EDS持怀疑态度，表达了对输出鉴别诊断准确性的信任。这些关注既围绕着EDS如何影响诊断过程，也围绕着EDS如何产生鉴别诊断。

子主题1:对诊断过程的影响

参与者担心EDS可能会对他们产生偏见:“如果它能在我看过病人后告诉我一些事情来唤起我的记忆，而不是让我产生一点偏见，实际上会更有用”(参与者#10)。对于是否应该在诊断过程的早期或晚期使用EDS以减少偏见，他们有很强的信念，但存在分歧。预先使用EDS使一些参与者担心他们的判断会“模糊”、“固定”或“有偏见”，而另一些人则将其视为“对抗确认偏见”、“跳出框框思考”和“避免视野狭窄”的一种机制。有趣的是，减少偏见的需要被作为两种立场的理由。

子主题2:关于EDS如何产生鉴别诊断的透明度

许多参与者想要更多地了解该系统是如何创建鉴别诊断的，然后才将其应用到他们的实践中，或主张将其嵌入分诊系统中:“说实话，我并没有发现它有多大帮助……首先……我不知道这个软件是如何工作的”(参与者#8)。与会者呼吁明确使用的算法，并希望获得算法改进诊断过程和减少诊断错误的经验证据。

主题3:谁受益?不是我

大多数与会者没有看到个人的好处，但赞成经验不足的同事使用EDS。少数参与者承认，经验丰富的临床医生可能会从中受益，无论是通过在临床医生面临诊断不确定性的情况下间歇性使用，还是通过持续使用来识别诊断被简单忽略的情况。

我认为这对学习者或缺乏经验的医生来说是一件好事……有时是有用的……对于有这方面经验的人来说，一些鉴别诊断可能是我没有想到的。
(参与者# 1)

对于学习者是否会从EDS中受益，参与者有很大的分歧，有些人认为学习者需要练习自己做出诊断，以避免“用勺子喂他们”，另一些人则认为它会“压住”他们，这与那些认为它是“发展诊断敏锐度”的良好学习工具和减少学习者“认知超载”的方法形成了鲜明的对比。对于它是否使学习者更安全，人们的意见也有分歧:“它可以帮助他们确保他们保持广泛的差异，而不是缩小和过早地关闭”(参与者8)与“如果他们被监督，那么从患者安全的角度来看，我看不出有什么理由这样做”(参与者5)。

主题4:EDS与电子病历之间的信息流

参与者对EDS从电子病历中提取数据没有不良反应。事实上，只要点击负担低，从电子医疗记录中提取数据以自动化EDS输出是可取的。参与者希望对这个过程有一定的控制，以了解提交给EDS的数据，并且在某些情况下，希望系统只使用他们亲自收集或审查的数据。

然而，与会者对EDS输出成为医疗记录的一部分有很大的担忧。临床医生一致反对将EDS输出记录在医疗记录中，理由是医学法律影响。

我认为如果存在人工智能产生的差异，而你的临床完形忽略了其中一些点，因为你认为它们不可能发生，你就会遇到问题。如果结果不好…因为人工智能产生的差异告诉你要考虑这个和那个。
(参与者# 8)

讨论

主要研究结果

在本研究中，我们为急诊科医生提供了EDS，使用研究者模拟一个自动化系统进行分诊评估。我们发现急诊科医生对采用这种方法犹豫不决，出现了4个主题。首先，通过EDS输出的范围和优先级推断质量，而不是根据急诊科分诊设置定制的。其次，对EDS的信任与参与者对诊断过程的信念和假设有关，并将受益于EDS功能和结果的透明度和证据。第三，参与者不愿意将自己纳入将从EDS获益的临床医生群体，对于EDS是否应该成为学习者的工具存在分歧。最后，参与者希望能够从医疗记录中提取信息以提供给EDS，但坚持要求EDS输出不包含在患者记录中。

由于旨在减少诊断错误的干预措施很少在工作场所得到评估，本研究增加了文献的内容[21，22］．最近的一篇叙述性评论强调，大多数干预措施都是在实验环境下研究的，并呼吁对工作场所中的干预措施进行更多调查[21］．在急诊科环境中，第二意见、决策辅助、引导反思和重点教育都被提出以减少诊断错误，尽管这些干预措施大多已在实验环境中进行了评估[21］．关于检查表在临床工作场所的感知益处，已有一些数据可得[21，22］．Graber等人的一项研究[22]使用快速循环设计过程来迭代初级保健机构的检查清单内容。临床医生确定了检查清单改变了工作诊断的情况，不像本研究中，临床医生只假设了一个好处。有趣的是，两种干预都涉及相似的内容(例如，胸痛的具体检查表与患有胸痛的中年男性的EDS提供的输出结果高度相似)。然而，临床医生接触检查清单的时间超过2个月，远远超过本研究中使用的单一轮班。

在另一项为期3个月的试验中，临床医生对EDS的使用率很低，作者呼吁对平台进行定制，以更好地适应初级保健环境[23］．尤其值得一提的是，该平台提出了一种诊断精度水平，对于最初的疾病表现可能是不现实的，因为在评估患者的过程、背景和临床医生类型中，不同的精确度构建了不同的鉴别诊断[24］．这些在初级保健环境中提出的问题同样适用于急诊科。诊断标签，如“胸痛尚未确诊”，“胸痛怀疑肺栓塞”，“排除急性冠状动脉综合征”，在分诊过程中是常见的。同样，通过“时间的考验”出院，使用关于何时返回急诊科的指导方针，是一种常见的策略，以避免在严重疾病出现时进行过度调查[25］．这些方法建议临床医生适应诊断的不确定性，使用增量方法进行诊断标记和后续测试，这并不完全适合所使用的EDS平台。

对于那些参与EDS设计的人，本研究强调了EDS平台可以改进的地方，以促进急诊科的临床医生采用。当诊断建议不符合他们实践的背景或范围时，临床医生似乎对EDS系统失去了信心。这一发现为增加临床医生对EDS系统的信任提供了可能，如果建议可以根据其环境和实践范围进行定制。同样，经常强调使用的人体工程学。试图在分诊过程中自动化EDS或将其嵌入电子病历，应优先考虑输入数据的透明度，并允许在诊断过程的不同阶段进行单点访问，因为临床医生不太可能就使用通用策略达成一致。

对于那些提倡在实践中使用EDS的人来说，有几点需要考虑。首先，临床医生对诊断过程的基本信念和假设影响了他们使用EDS的意愿和对其益处的认知。在某些情况下，这些信念似乎与有经验的临床医生可以受益于EDS的证据相冲突[10在诊断过程中早期和晚期使用都有好处[11］．其次，临床医生需要了解EDS是如何工作的，以及在实践中证明其有效性的证据。尽管在受控环境中存在EDS改善诊断准确性的证据[10]，尚不清楚是否有理由将EDS置于诊断测试或治疗策略所需的同等证据水平，因为这两种范式中的证据都是有限的[26］．至少，增加EDS产生差异的透明度可能会提高临床应用。

限制

我们强调了两个重要的限制。首先，该研究在单一环境下进行，样本量有限，在分诊过程中嵌入EDS的方法单一。这一过程允许经验的一致性，但限制了对其他情况的普遍性。其次，临床医生的意见和认知可能偏离他们在实践中的行为，从而限制了可以得出的推论。

结论

使用一名研究助理模拟将EDS集成到分诊过程被证明是可行的。然而，临床医生仍然怀疑EDS输出在分诊过程中的价值。那些对促进EDS采用感兴趣的人应该考虑(1)所提供的诊断建议是否适合急诊科分流过程的范围和背景，(2)需要在多大程度上提高EDS系统内部工作的透明度，以赢得临床医生的信任，(3)解决临床医生对诊断过程的信念，以及(4)解决临床医生对将EDS输出纳入患者记录的担忧。