基层医疗跌倒预防的临床决策支持:eSTEPS整群随机临床试验

Clinical Decision Support for Fall Prevention in Primary Care: The eSTEPS Cluster Randomized Clinical Trial

作者信息Nancy K Latham, Erin Hommel, Mackenzie Kiesman, Stuart R Lipsitz, David W Bates, Diane L Carroll, Alexandra C Frost, Pamela M Garabedian, Julia V Loewenthal, Michael Sainlaire, Lipika Samal, Wenyu Song, Matthew Wien, Patricia C Dykes
PMID42886484
发布时间2026-10-01
DOI10.1001/jamanetworkopen.2026.39240

实验完整度

中

整群随机对照试验,含干预对照比较和预设结局分析,但机制验证和依从性数据有限。

主要模型

基层医疗诊所整群随机分组 65岁及以上跌倒风险筛查阳性老年人

重点核对

配对整群随机分组:22家基层医疗诊所按实践类型和规模配对后随机分入干预组或对照组 主要结局:基于EHR-derived ICD-10诊断代码识别的1次或以上跌倒的患者率 次要结局:基于验证ICD-10算法的跌倒相关损伤率和死亡率 干预实施:eSTEPS嵌入Epic EHR,提供定制运动建议、可选物理治疗转诊和患者材料 随访与分析:随访12至23个月,采用Poisson回归和广义估计方程,调整预设协变量

摘要

重要性:跌倒是老年人受伤的主要原因。尽管运动可降低跌倒风险,但在基层医疗中的实施仍然有限。目的:评估一种电子健康记录整合的临床决策支持干预——电子定制运动预防跌倒策略(eSTEPS)——是否可减少风险增加的老年基层医疗患者的跌倒。设计、设置和参与者:这项配对整群随机临床试验于2023年6月9日至2025年5月8日在美国一个整合卫生系统内的基层医疗诊所进行,随访12至23个月。纳入在基层医疗就诊时3项跌倒风险筛查阳性的65岁及以上成人。干预:嵌入电子健康记录的eSTEPS决策支持,提供定制运动建议、可选物理治疗转诊和面向患者的材料(手册、网站和应用程序)。主要结局和措施:主要结局是使用电子健康记录衍生的国际疾病统计分类和相关健康问题第十版(ICD-10)诊断代码识别的有1次或以上跌倒的患者率。次要结局是通过验证的ICD-10算法识别的有1次或以上跌倒相关损伤的患者率和死亡率。结果:在22家基层医疗诊所的11945名参与者(平均[SD]年龄77.05[7.43]岁;8044名女性[67.3%])中,5681名(47.6%)在干预组,6264名(52.4%)在对照组,研究期间干预实践患者每100患者年1次或以上ICD-10编码跌倒(包括损伤性跌倒)的发生率为19.3(95%CI,18.6-20.1),对照实践患者为21.2(95%CI,20.2-22.1)(率比[RR],0.91[95%CI,0.88-0.95];P<.001)。研究期间干预实践每100患者年ICD-10编码跌倒相关损伤的发生率为15.7(95%CI,15.0-16.5),对照实践为16.7(95%CI,16.1-17.4)(每100患者年跌倒损伤RR,0.94[95%CI,0.90-0.97];P=.001)。未观察到死亡率差异。对于干预患者,1255名患者(22.1%)获得了eSTEPS运动处方。总体而言,干预实践中的215名临床医生(77.9%)在研究期间至少使用过一次临床决策支持来提供运动计划。结论和相关性:在这项电子健康记录整合决策支持的整群随机临床试验中,基层医疗老年人的跌倒和跌倒相关损伤适度减少。这些结果提示支持可扩展、工作流程整合的跌倒预防。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
电子健康记录整合的临床决策支持干预(eSTEPS)能否减少基层医疗中跌倒风险增加的老年患者的跌倒?
核心机制
eSTEPS通过嵌入EHR的决策支持提供定制力量与平衡运动建议、可选物理治疗转诊和患者材料,以促进跌倒预防措施的实施;但研究未确定观察到的效果是否由患者实际执行运动介导。
主要证据
在22家基层医疗诊所的11945名65岁及以上老年人中,干预组每100患者年ICD-10编码跌倒率为19.3,对照组为21.2(RR 0.91,95%CI 0.88-0.95,P<.001);跌倒相关损伤率分别为15.7和16.7(RR 0.94,95%CI 0.90-0.97,P=.001);死亡率无差异。
研究意义
作者认为,这些结果提示EHR整合的决策支持工具可能支持基层医疗中可扩展的跌倒预防,并表明循证跌倒预防可整合到常规基层医疗工作流程中。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

研究设计与随机分组

建立配对整群随机对照试验框架,比较eSTEPS干预与常规护理。

将Mass General Brigham基层医疗诊所按实践类型分层、按规模排序后配对,每对中随机分配1家至干预组、另1家至对照组;最终22家诊所纳入分析。

2

参与者纳入与跌倒风险筛查

识别基层医疗中跌倒风险增加的老年患者。

在常规基层医疗就诊时使用3项跌倒风险筛查问题,回答“是”≥1项的患者纳入。

3

eSTEPS干预实施

评估EHR整合的决策支持工具在基层医疗中的实施可行性。

eSTEPS作为Epic EHR中的非中断性照护缺口提醒嵌入;临床医生可访问订单集,提供基于患者特征的定制力量和平衡运动建议,可选转诊物理治疗,并通过手册、网站和应用程序提供患者材料。

4

结局 ascertainment 与分析

比较干预组与对照组的跌倒、跌倒相关损伤和死亡率。

从EHR中提取ICD-10诊断代码,使用验证算法识别跌倒和跌倒相关损伤;采用Poisson回归和广义估计方程估计率比,调整预设患者和诊所水平协变量。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
Epic电子健康记录Epic--
Epic SmartSet订单集Epic--
SAS软件9.4版SAS Institute Inc--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
研究设计与随机分组
配对因素(实践类型、规模)、随机化方法、最终纳入分析的诊所数量
阅读提示:Methods中Study Design and Setting小节及Figure(CONSORT图)
参与者纳入
年龄≥65岁、社区居住、3项跌倒筛查问题中至少1项阳性、纳入时间窗
阅读提示:Methods中Participants小节
eSTEPS干预实施
EHR平台(Epic)、运动方案来源(Otago简化版)、运动难度分级、默认推荐、患者材料内容
阅读提示:Methods中Intervention小节及Supplement 2 eFigure
结局定义与 ascertainment
主要结局和次要结局的ICD-10代码定义、验证算法、自我报告跌倒的筛查时间窗
阅读提示:Methods中Outcomes小节
统计分析
Poisson回归模型、广义估计方程的相关结构、预设协变量、小样本自由度调整
阅读提示:Methods中Statistical Analysis小节