优化药物基因组学临床决策支持：对Epic公司Genomic-Indicators工具的可用性研究

《BMC Pharmacology and Toxicology》：Optimizing pharmacogenomic clinical decision support: a usability study of epic’s Genomic-Indicators

药基因组学（PGx）指导治疗显著改善用药效果并降低医疗成本，但整合PGx信息到临床实践仍存在挑战。Epic的Genomic Module通过电子健康记录（EHR）提供可定制的PGx患者档案（Gen-Ind），本研究评估了其在UF Health的实用性。测试发现用户导航效率在第二次尝试显著提升（p=0.004），PSSUQ显示系统有用性、信息质量和界面质量均获积极评价，质性分析提炼出导航、工作流整合、关键功能可见性、内容质量及优化建议五大主题。

　　

摘要

背景

基于药物基因组学（Pharmacogenomics, PGx）的疗法已经显示出改善药物相关治疗结果和降低医疗成本的成效。在基于PGx信息的临床决策过程中，中断性的临床决策支持（Clinical Decision Support, CDS）警报对于为医疗提供者提供指导至关重要。然而，将全面的PGx信息整合到临床实践中仍然具有挑战性。Epic公司的基因组学模块（Genomics Module）中的基因组指标（Genomic-Indicators, Gen-Ind）旨在通过为临床医生提供可定制的PGx档案来弥补这一空白，这些档案存储在电子健康记录（Electronic Health Record, EHR）中。我们的目标是评估通过Epic公司的基因组学模块在UF Health实施的PGx患者档案（Gen-Ind）的可用性，并为实际应用中的PGx-CDS改进和标准化提供可操作的反馈。

方法

我们在UF Health选取了十位至少见过一次PGx Our Practice Advisory (OPA)实施的医生，与他们进行了可用性评估。参与者在测试环境中完成了相关任务，包括首次和第二次尝试导航至基因组指标（Genomic-Indicators）以及探索其功能。定量数据通过人口统计调查、任务完成时间评估以及研究后的系统可用性问卷（Post-Study System Usability Questionnaire, PSSUQ）收集。定性数据则通过出声思考环节和总结性访谈获得，并对这些数据进行了主题分析。

结果

定量分析显示，第二次尝试时的导航效率显著提高（p = 0.004）。PSSUQ对系统的实用性以及信息和界面质量给予了积极评价。归纳主题分析确定了五个主要主题：导航、工作流程整合、关键功能的可见性、内容质量，以及针对优化和警报系统的改进建议。

结论

基因组指标（Genomic-Indicators）能够支持临床决策，并且总体上得到了用户的良好反响。通过进一步改进界面设计、增加定制选项，并整合通知机制以提醒临床医生基因组指标的存在，可以进一步提升其实用性和临床价值。这些发现为基于临床医生反馈改进PGx-CDS工具的用户体验和临床相关性提供了宝贵的见解。