בזמן אמת בטיפול בדלקות AI שימוש רופאים בכלים תומכי החלטה מבוססי בשתן , ד״ר אורי 1 , בן גדסי 1 , ד״ר שירה גרינפלד 1 , ד״ר רוני רומנו 3 , פרופ׳ גבריאל חודיק 2,1 , פרופ׳ יוסי עזורי 1 מיתר בן משה געש 2,1 , ד״ר שירלי שפירא בן דוד 1 לרנר מכבי שירותי בריאות .1 החוג לרפואת משפחה, הפקולטה לרפואה, אוניברסיטת תל אביב . 2 בית הספר לבריאות הציבור, הפקולטה לרפואה, אוניברסיטת תל אביב רקע: ) - כלי תומך החלטה מונחה בינה מלאכותית, לטיפול UTIS( ״UTI Smart-Set הושק ב"מכבי שירותי בריאות״ " 2021 בשנת בדלקות בדרכי השתן. מטרתו הייתה התאמת הטיפול האנטיביוטי האמפירי לזיהומי בדרכי השתן בהתבסס על מודל הוטמע בכלל מרפאות הרופאים והונגש כהמלצות מובנות בתיק. UTIS חיזוי עמידויות, נתוני המטופל והנחיות קליניות. במספר המקרים בהם ניתנה אנטיביוטיקה אמפירית שהתבררה 30%- יעילותו הייתה רבה, ובאה לידי ביטוי בירידה של כ מהרופאים אינם מיישמים את המלצותיו. 33%- ככזו שהחיידק עמיד אליה. למרות זאת, כ מטרות/שאלת המחקר: , כדי לייעל את ההטמעה UTIS מטרת המחקר הינה לזהות את מאפייני הרופאים שנוטים ליישם או לא ליישם את המלצות של כלים תומכי החלטה בעתיד. שיטת המחקר: מחקר עוקבה רטרוספקטיבי שמתבסס על מאגר נתונים המכיל את כל המפגשים הרפואיים שבהם אובחנה דלקת בדרכי תוך UTIS . נבחנה ההשפעה של מאפייני הרופאים על הסבירות ליישום המלצות 2024 למרץ 2023 השתן בין ספטמבר נטרול מאפייני המטופלים והמפגשים הרפואיים. תוצאות: ,)48.1%( ובעלי התמחויות ברפואת משפחה 55.5 ) רופאות, גיל ממוצע 52.2%( 327 רופאים, מהם 626 המחקר כלל ). נמצא כי רופאים שטיפלו באוכלוסיית מטופלים צעירה יותר 24.3%( ), רופאים כלליים 25.9%( רפואה פנימית ), שאבחנו יותר דלקות בדרכי השתן במהלך תקופת המחקר odds ratio [OR], 0.952 per year, 95% CI, 0.922-0.983( ) מיישמים OR, 1.542, 95% CI, 1.02-2.333( ) ושעובדים כחלק מקבוצת רופאים OR, 1.021 per case, 95% CI, 1.007- 1.035( ,)OR, 1.034 per year, 95% CI, 1.012-1.056) . לעומת זאת, רופאים מבוגרים יותר UTIS בסבירות גבוהה יותר את המלצות OR, 1.027 per 100 patients, 95% CI ,) ובעלי נפח מטופלים גבוה יותר ( OR, 3.474, 95% CI, 1.709-7.062( מסקטור ערבי .UTIS ) מיישמים בסבירות נמוכה יותר את המלצות 1.003-1.052 מסקנות והמלצות: . זיהוי ואפיון UTIS במחקר נמצא קשר בין מאפייני רופאים לדפוסי יישום ההמלצות שניתנו על ידי כלי תומך ההחלטה- אוכלוסיית הרופאים שמיישמת בסבירות נמוכה יותר את ההמלצות עשויה לסייע בשיפור תהליכי ההטמעה של מערכות תומכות החלטה בעתיד, באמצעות התערבויות מוכוונות.
RkJQdWJsaXNoZXIy MjgzNzA=