使用数字化临床决策支持工具应对抗精神病药物的不良反应:一项焦点小组研究

背景在医学上,算法可以通过结合关于药物不良反应情况的最新证据,来提供治疗决策,这些证据在疗效上具有可比性。在开始治疗时,它们的使用为改善医生-患者共同决策提供了可能。我们设计了一种决策支持工具(DST),收录了关于抗精神病药物不良反应的最新证据。该工具可以让患者选择某种抗精神病药物常有的、也是他们想避免的不良反应;然后工具会给出一份建议用药和避免用药的清单。目的从患者和精神科医生的角度定性地探讨DST的可接受性和实用性。方法这项定性研究于2018年在英国牛津的一家精神卫生社区医院进行。4名患者/护理人员和4名精神科医生被招募到2个焦点小组,以探讨他们对该工具的看法。对数据进行主题分析。结果研究结果显示,DST对患者和精神科医生具有很高的可接受性和潜在的可用性。与DST相关的主要议题包括"处方偏好和实践""对不良反应的考虑和意识""应用程序的内容、界面和可访问性""对临床实践的影响"和"在决策中的角色"。结论一项概念验证临床研究将把本研究结果产生的建议纳入到工具的设计中。临床意义对于最新的药物不良反应信息,数字DST使其可能作为医生-患者共同决策的基础。该工具将有能力改善精神病药物治疗的依从性,对临床结果和医疗资源都有益处。