心房細動に対する高周波焼灼術中の能動的食道冷却による手技時間の短縮と変動性

この研究は、テキサス大学サウスウェスタン医療センターの制度ガイドライン、承認番号STU-2021-1166に準拠して実施されました。データはカルテレビューを通じて遡及的に収集されたため、患者の同意の必要性は放棄されました。 1.ユーザーワークフロー分析 ユーザー ワークフロー分析中に、コンテキスト照会を使用して、主要な手順手順を特定し、これらの手順の文書化を担当する担当者を特定します。それらを表す EHR データ構造を識別し、これらのデータ構造を EHR のレポート データベース内のテーブルにマップします。注:コンテキスト調査は、リアルタイムのフィールド観察と作業活動中の労働者のインタラクティブなプロービングを組み合わせた方法です14,15。 主要な手続き上のイベントと文書化の責任者の特定教員および研修医、循環およびスクラブスタッフ、麻酔科スタッフ、およびデバイス担当者を観察してインタビューし、パフォーマンスの追跡に必要な主要な手順イベントのプロセスマップを作成します。 次の主要な手順イベントに注意してください:患者の到着時間、タイムアウト手順、血管アクセスの達成、シースの挿入と取り外し、食道冷却装置または温度プローブの挿入と取り外し、血管の閉鎖、患者の出現、および患者の出発時間。 2. 食道冷却装置の配置・使用観察 注:能動食道冷却装置の配置と使用は以前に実証されており、Zagrodzkyら10で見ることができます。 簡単に言うと、最初に食道冷却装置を外部熱交換器に接続します。電源を入れ、水流をアクティブにして、適切なデバイスの剛性を提供し、漏れがないことを確認します。遠位15cmに十分な量の潤滑剤を塗布し、標準的な経口胃管と同様の方法でデバイスを配置します。 患者の横隔膜の下のデバイスの先端を示す標準的な透視法を使用して、適切な食道冷却デバイスの配置を決定します。ゼロ透視技術を使用する場合は、心臓内心エコー検査でデバイスを視覚化します。透視を使用する場合は、前後のビューでラボが選択した標準設定を使用し、画像を患者の剣状突起の中央に配置します。 心臓内心エコー検査を使用する場合は、カテーテルを回転させて後方図を取得し、左心房の後方の食道でデバイスを視覚化できるようにします。 3.構造化データの抽出 手続き上の出来事を表すデータ要素の識別:施設固有の手続き上の文書化を担当するユーザー(すなわち、看護師の循環または文書化)を特定した後、ステップ1.2で説明した手続き活動を表す文書化ワークフローおよびデータ要素を特定して記録する。このステップのデータ要素には、このデータポイントを表すEHRフローシート要素へのシース挿入の相関が含まれます。 一括レポート用のデータベース構造へのデータ要素のマッピングと抽出: 主要な手順を表すデータ構造を特定したら、EHR データベース マッピング ツールを使用して、これらの構造をオペレーショナル データ構造からレポート データベースのリレーショナル データベース テーブルに変換します。データを表形式に抽出して、手動のグラフ レビューの結果と統合します。 4.手動抽出を必要とするデータの識別 データベース構造では簡単に抽出できない必要なデータを特定します。 このプロトコルでは、次のデータ要素に対して手動抽出を実行します:アブレーションで使用されるエネルギー。使用した食道保護法、心房細動の種類、入院中の術後疼痛のエピソード、退院後の術後疼痛のエピソード(30日以内)。 5.手動データ抽出 手動チャートレビューを容易にするためにREDCapデータベースインストゥルメントを作成します16,17。抽出したデータを補足ファイル1(REDCapデータストレージ抽出フォーム)に示します。[ 新しいプロジェクト ] ボタンをクリックして、REDCap 内に新しいプロジェクトを作成します。プロジェクトに名前を付けると、「 プロジェクト設定」というタイトルのページが表示されます。「 データ収集機器の設計 」というタイトルの2番目のセクションに移動し、[ オンラインデザイナー ]ボタンをクリックします。 オンラインデザイナーで、[ 新しいインストゥルメントを最初から作成] をクリックします。機器で、EHRデータベース構造抽出によって収集されたデータに、収集された手動データを関連付けるために、患者の医療記録番号に加えて、ステップ4.2にリストされているすべてのフィールドを追加します。 インストゥルメントが完成したら、「 プロジェクトをプロダクションに移動 」ボタンをクリックします。左側のパネルで、[ レコードの追加/編集] をクリックして、チャートレビュー中にデータを入力するためのファイナライズされたデータインストゥルメントを表示します。 研究の選択基準に適合する患者、この場合は、2020年1月から2022年1月の間にAFのアブレーションを受けたすべての患者を特定します。 含まれている患者の手動チャートレビューを実行し、収集されたデータを将来の分析のためにREDCapで作成されたプロジェクトに追加します。