CGP临床工具开发 | 糖尿病患者用药偏好及循证决策辅助工具研究

降糖药的价值评估维度及属性

循证决策支持工具整合了降糖药的4个价值评估维度，包括相对有效性、相对安全性、便捷性、可负担性（表1）。

糖尿病患者的用药偏好

本研究最终纳入539例糖尿病患者。纳入患者中女224例（41.6%）、男315例（58.4%），平均年龄为58.6岁（28~93岁），年龄≥65岁者194例（35.6%）。家庭月收入<2 000元患者53例（9.8%），2 000~6 000元患者226例（41.9%），>6 000元患者260例（48.3%）。共有336例患者（62.3%）出现了糖尿病并发症。仅163例（30.2%）患者能够充分了解降糖治疗方案，426例（79.0%）患者希望积极参与医患共同决策。偏好分析结果表明，大血管并发症发生率、延长的生命年、生活质量的变化、微血管并发症发生率、糖化血红蛋白的控制这5个属性在患者临床决策中最为重要（表2）。

循证决策辅助工具的实现

循证决策辅助工具采用了计算机辅助决策技术，以网页形式在电脑端运行。工具由5个模块组成，分别是引言、药品的多维度属性描述、降糖药的适应证、降糖新药的多维价值评估、降糖药的选择结果（图1）。

"降糖新药的多维价值评估"模块是工具的核心，呈现三类降糖新药的结构化证据概要并附证据来源，证据概要随着新的证据出现动态更新。图2以4种GLP-1RA（利拉鲁肽注射液、度拉糖肽注射液、司美格鲁肽注射液、艾塞那肽注射液）为例呈现证据概要。在循证临床实践过程中，医生和患者之间通过交流沟通，确保患者充分理解降糖药的研究证据，实现患者的知情决策。

"降糖药的选择结果"工具支持患者对药品的价值进行循证评估，工具结合属性的权重和评分进行线性加权。当患者完成所有药品的价值评估后，降糖药各维度价值以及综合价值的评估结果以列表形式呈现，为临床治疗决策提供参考（图3）。系统记录并保存评估结果，自动推送分值最高的药品。糖尿病患者的工具试用表明，工具的临床应用具有可行性，能够增进医患之间的交流，提升患者对糖尿病和降糖药的认知，提高患者对诊疗过程的总体满意度。

患者需要通过决策辅助工具参与临床决策

决策辅助工具有助于满足患者的决策需求，提高决策质量，带来更好的健康结果。卫生技术具有多维价值属性，不同的属性在患者临床决策中具有不同的相对重要性。本研究的创新性体现在采用优劣尺度法开展糖尿病患者的用药偏好研究，以此评估降糖药属性在治疗决策中的相对重要性并将其运用于工具开发。本文纳入的研究对象均使用降糖药以控制血糖，其中多数患者因发生糖尿病并发症需接受降糖新药治疗，仅少部分患者能够知晓降糖治疗方案，因此研究对象能够代表需要使用决策辅助工具的糖尿病患者。本研究发现，相对有效性在患者的临床决策中占有显著优势。可见，患者需要通过决策辅助工具知晓降糖药的证据尤其是相对有效性证据，在知证的基础上做出体现其意愿的临床决策。

提供降糖药证据的决策辅助工具有助于满足患者的用药信息需求

循证决策辅助工具是以循证医学证据为基础，帮助患者通过获知降糖药的相关证据从而辅助临床决策。本研究表明，糖尿病患者在临床决策时权衡降糖药的多维价值属性，包括相对有效性、相对安全性、便捷性和可负担性。因此，循证决策辅助工具应满足患者的信息需求，以确保患者充分知晓降糖药的价值。决策辅助工具已成为推进医患共同决策的重要途径。本研究开发的循证决策辅助工具考虑了降糖药的多维度价值，并且在工具中整合了糖尿病患者对降糖药属性的偏好，从而更好地满足患者的临床用药信息需求。

决策辅助工具通过整合证据与价值观促成"以患者为中心"的决策

在临床决策情景中，医生通常依据现有经验和临床知识告知患者治疗药物的健康获益和风险。患者作为信息的被动接受者，倘若未能充分了解全部信息，则易于做出确定性较低的决策，造成较差的治疗依从性。本研究开发的降糖新药多维价值评估工具高效筛选和整合了降糖新药多维度的高质量证据，以简洁且易于患者理解的形式呈现证据。工具的使用可以增加患者的医学知识，改善医患沟通以及提高患者对决策过程的满意度，提高决策效率，从而促成科学和高效的循证临床决策。

"以患者为中心"的医疗服务强调提供诊疗措施的提供符合患者个体偏好和需求，确保患者价值观在临床决策中发挥积极作用。为了更好地融入糖尿病患者的价值观，循证决策辅助工具设有降糖新药的价值评估功能。患者结合降糖新药的证据对药品价值进行评估，分值代表了患者对于该药在特定属性的价值判断。患者的循证评估过程实现了证据和价值观的有机结合，体现"以患者为中心"的决策理念。

循证决策辅助工具有助于实施医患共同决策

医患共同决策是一种以患者为中心的新型医疗决策模式，受到国际医疗领域的关注。医患共同决策的理念体现了循证医学的精髓，即将当前最佳的临床证据与临床医生的知识、技能以及患者的价值观和偏好密切结合，以做出最佳临床决策。循证决策辅助工具作为实现医患共同决策的重要手段，能够促进医患共同决策的实施。本研究结合糖尿病患者用药偏好开发了本土化的决策辅助工具，旨在帮助患者对治疗方案做出明智的决策。决策辅助工具以结构化的概要形式呈现了降糖新药的多维度证据，为患者的临床决策提供参考和信息支持。在临床应用时，医生向患者解释其未能理解的证据，确保患者在获知证据的基础上做到知情决策。患者与医生充分沟通后共同做出决策，帮助其找到符合自身偏好的治疗药物，实现医患共同决策。

局限性

(1)优劣尺度法的研究对象来自江苏省，建议未来研究选取来自全国的样本，使得糖尿病患者的用药偏好结果更具代表性。

(2)未能结合患者的个体特征实现个人用药偏好的精准预测，建议未来开展大样本研究，建立科学预测患者用药偏好的数据集。

(3)工具中提及的降糖药多维价值证据需要随着新的研究出现不断更新，目前证据更新主要由人工完成。建议研究人员将机器学习和深度学习技术应用于决策支持工具的开发，提高证据的更新效率。

(4)本研究仅在如皋市人民医院进行工具的试点以探讨其临床应用的可行性，缺乏其他医疗机构糖尿病患者干预效果的量化评估结果。

研究小结

循证决策辅助工具以支持糖尿病患者主动参与循证临床实践为目的，提供降糖药相对有效性、相对安全性、便捷性和可负担性的多维度证据，整合了患者对于降糖药多维价值属性的偏好数据。患者基于证据对降糖药的价值进行量化评估，实现了研究证据、患者价值观与决策情境的有机融合。工具的应用将有助于实施医患共同决策，改善患者的治疗依从性，实现"以患者为中心"的医疗服务，促成"以人为本"的医疗卫生服务体系。