Dr Sheikh Nasir

दवा सूत्र डिजाइन के लिए वास्तविक दुनिया के साक्ष्य का उपयोग करना

अटलांटा स्थित एमोरी हेल्थकेयर वास्तविक दुनिया के साक्ष्य पीढ़ी पर स्टैनफोर्ड मेडिसिन स्पिनआउट एट्रोपोस हेल्थ के साथ साझेदारी के शुरुआती चरण में है। एट्रोपोस साक्ष्य नेटवर्क, 300 मिलियन से अधिक रोगी रिकॉर्ड के साथ, एमोरी उपयोगकर्ताओं के साथ बड़े राष्ट्रीय डेटा सेट और स्थानीय एमोरी डेटा दोनों पर अध्ययन चलाने के लिए काम कर रहा है। क्लिनिकल फार्मेसी सर्विसेज के निदेशक, एमोरी के कोलिन ली, फार्म्ड ने हाल ही में बात की स्वास्थ्य सेवा नवाचार दवा फॉर्मूला डिजाइन और प्रोटोकॉल के आसपास कुछ उपयोग मामलों के बारे में।

हेल्थकेयर इनोवेशन: इससे पहले कि हम एट्रोपोस के बारे में बात करें, क्या आप एमोरी में क्लिनिकल फार्मेसी सर्विसेज के निदेशक के रूप में अपनी भूमिका का वर्णन कर सकते हैं और कुछ मुद्दे जो आप दिन -प्रतिदिन के साथ व्यवहार करते हैं?

ली: ज़रूर। एमोरी हेल्थकेयर में हमारे पास 10 अस्पताल हैं। हमारे पास कई जलसेक केंद्र और सैकड़ों क्लीनिक हैं। संभवतः मुख्य जिम्मेदारी जो मेरे पास है कि एट्रोपोस के साथ फिट बैठता है कि मैं फॉर्मूलरी प्रबंधन के लिए जिम्मेदार हूं। इसका मतलब है कि मैं साहित्य को पढ़ने के लिए जिम्मेदार हूं, यह सुनिश्चित करता है कि अस्पताल के भीतर एक दवा लाने का समर्थन करने के लिए सबूत हैं। क्या हमें इसे प्रतिबंधित करने की आवश्यकता है? क्या कोई विशिष्ट चीजें हैं जो हमें इसे सुविधाजनक बनाने में मदद करने के लिए कंप्यूटर सिस्टम में बनाने की आवश्यकता है? इसके विपरीत दिशा में उपयोग को देख रहा है और पूछ रहा है कि क्या हमारे लिए रोगी देखभाल से समझौता किए बिना कम लागत पर कुछ और का उपयोग करने का अवसर है। और मैं गुणवत्ता को देखने के लिए बहुत कुछ करता हूं। हम अपने ग्लाइसेमिक नियंत्रण, हमारे ग्लूकोज नियंत्रण के साथ कितना अच्छा कर रहे हैं? या हम अपने एंटीकोआगुलंट्स के साथ कितना अच्छा कर रहे हैं? और फिर यह देखने की कोशिश कर रहा है कि क्या कुछ ऐसा है जिसे हम अपने रोगियों के लिए गुणवत्ता में सुधार करने के लिए बदल सकते हैं।

HCI: मैंने पहले एट्रोपोस से निष्पादित किया है, इसलिए मैं उनकी अवधारणा के बारे में थोड़ा समझता हूं। मैंने एलिस्टेयर एर्स्किन, एमडी, आपके मुख्य सूचना और डिजिटल अधिकारी का एक दिलचस्प उद्धरण देखा, जिन्होंने कहा, “एट्रोपोस सतहों का अभ्यास-आधारित साक्ष्य जहां साक्ष्य-आधारित चिकित्सा मौजूद नहीं है।” क्या आप इसे इस तरह से देखते हैं, भी? क्या यह उस गति पर बहुत बड़ा प्रभाव डाल सकता है जिस पर आप वास्तविक दुनिया की सेटिंग्स में क्या हो रहा है, इसकी टिप्पणियों के आधार पर नई नैदानिक ​​प्रथाओं को अनुकूलित कर सकते हैं?

ली: हां बिल्कुल। मैं आपको इसका एक अच्छा उदाहरण दे सकता हूं। अल्विमोपन नामक एक दवा है जिसका उपयोग हम अपने कोलोरेक्टल सर्जरी के रोगियों में करते हैं। उन रोगियों को एक opioid प्राप्त करने की आवश्यकता है। यह विशेष दवा एक opioid रिसेप्टर प्रतिपक्षी है। यह आंत्र को ठीक करने में मदद करता है, इसलिए आपको ओपिओइड से प्राप्त होने वाले ठहराव नहीं मिलते हैं। एक नई दवा है जिसे नालोक्सगोल कहा जाता है। यह बिल्कुल उसी तरह से काम करता है, लेकिन इसे कोलोरेक्टल सर्जरी के रोगियों में अध्ययन नहीं किया जाता है, लेकिन यह अल्विमोपन की तुलना में बहुत कम महंगा है। तो मेरा सवाल यह है: क्या हम उस रोगी की आबादी में नालोक्सगोल का उपयोग कर सकते हैं, भले ही साहित्य में इसके लिए बहुत कम सबूत हैं? मैं वास्तविक दुनिया में कई अन्य संस्थानों में उस प्रश्न को पूछने के लिए एट्रोपोस का उपयोग कर सकता हूं: क्या कोई और ऐसा कर रहा है? और अगर वे हैं, तो मैं अपने परिणामों की तुलना में उनके परिणामों को देख सकता हूं और कह सकता हूं कि क्या मुझे लगता है कि यह कुछ ऐसा है जो शायद एमोरी कोशिश करना चाहेगा। मुझे वह उत्तर मिल सकता है जहां साहित्य में कुछ भी नहीं है।

HCI: क्या कुछ चिकित्सकों के बीच एक रूढ़िवादी मानसिकता है जो मानते हैं कि इस तरह के सबूत लंबे समय तक, अधिक पारंपरिक अध्ययन के रूप में अच्छे नहीं हैं?

ली: मैं कहूंगा कि यह शायद इस बात पर निर्भर करता है कि हम क्या इलाज कर रहे हैं और परिणाम की गंभीरता क्या है। कुछ चिकित्सक हैं जो कहेंगे कि अगर स्टैनफोर्ड या येल पिछले तीन वर्षों से ऐसा कर रहे हैं और उनके पास इसके साथ कोई समस्या नहीं है, तो उन्हें इससे कुछ आराम मिलता है। लेकिन अगर इसमें स्ट्रोक के उपचार जैसी किसी चीज़ से संबंधित चीजें शामिल होती हैं, तो शायद वे ऐसा करने के लिए कम इच्छुक हो सकते हैं जब तक कि कुछ विशिष्ट डेटा नहीं थे जो इसे करने का समर्थन करेंगे।

HCI: मैंने पढ़ा कि बड़े, ऐतिहासिक रूप से अप्रयुक्त स्थानीय नैदानिक ​​डेटा तक पहुँचने से, एमोरी और एट्रोपोस ने दवा फॉर्मूलरी डिज़ाइन और प्रोटोकॉल में प्रभावशाली परिवर्तन करने की उम्मीद की। क्या आप इसका एक उदाहरण का वर्णन कर सकते हैं?

ली: जिन चीजों को हम एक फॉर्मूलरी फैसले से देख रहे थे, उनमें से एक यह है कि क्या हम स्तन कैंसर होने वाली महिलाओं के लिए प्रहरी नोड बायोप्सी के लिए मेथिलीन ब्लू या आइसोसल्फान ब्लू का उपयोग करने जा रहे हैं। मेथिलीन नीले के साथ ऊतक परिगलन की एक बहुत, बहुत छोटी घटना है। भले ही वहाँ कुछ भी जरूरी नहीं था कि इसके बारे में आइसोसल्फान ब्लू के साथ हो रहा है, मैं इस विशाल डेटाबेस में देखना चाहता था और पूछना चाहता था कि क्या आइसोसल्फान ब्लू का कोई दस्तावेज है जो ऊतक नेक्रोसिस का कारण बनता है। और वास्तव में, वहाँ नहीं था। तो यह मेरे लिए एक बहुत बड़ी कुंजी थी, यह सेब के लिए सेब नहीं है। यदि हम मेथिलीन ब्लू का उपयोग करते हैं, तो कुछ ऐसे रोगी होने जा रहे हैं जिन्हें ऊतक नेक्रोसिस मिल सकता है, और जब मैं यह निर्णय लेता हूं तो मुझे इसे ध्यान में रखने की आवश्यकता होती है।

कुछ नैदानिक ​​गुणवत्ता वाली चीजें हैं जो हम भी कर सकते हैं। मेरे पास सिर्फ एट्रोपोस ने मेरे लिए एक क्वेरी चलाई थी जो उन रोगियों को देखती है जो हाइपोग्लाइसेमिक प्राप्त करते हैं – उनके पास एक रक्त शर्करा का स्तर होता है जो बहुत कम गिरता है। कुछ चीजों के आधार पर जो हमने अपने रोगियों से देखी हैं, हमें लगता है कि हमने उन रोगियों के बारे में कुछ पूर्वानुमान कारकों की पहचान की है जिनके पास इन निम्न रक्त शर्करा के स्तर हैं। हम सोच रहे हैं कि क्या यह सच है। क्या ये चीजें हैं जिनका उपयोग हम उन लोगों की भविष्यवाणी करने के लिए कर सकते हैं जो कम ग्लूकोज के स्तर के लिए जोखिम में हैं? इसलिए मैंने एट्रोपोस को उन कारकों को लेने और उस पर एक अध्ययन चलाने के लिए कहा है। वे हर किसी को ले सकते हैं, जिनके पास 50 से कम रक्त ग्लूकोज था और हर कोई जो नहीं करता था, और देखता है कि क्या इन कारकों में उन दो समूहों के बीच एक सांख्यिकीय अंतर है, यह देखने के लिए कि क्या वे भविष्य कहनेवाला हो सकते हैं या नहीं। एट्रोपोस के बारे में अच्छी बात यह भी है कि यह कुछ प्रवृत्ति स्कोर मैचिंग करता है, इसलिए यह इसे सेब के लिए थोड़ा अधिक सेब बनाता है।

HCI: DD आपके पास फार्मासिस्ट हैं जो आपके लिए काम कर रहे हैं, जिनके पास इस डेटा के बारे में पूछने के लिए परिकल्पनाओं या प्रश्नों के बहुत सारे विचार हैं?

ली: हाँ। हम हमेशा यह देखने के लिए इच्छुक हैं कि दूसरे लोग क्या देख रहे हैं। हम शायद सभी एट्रोपोस का समय ले सकते हैं और बस क्वेरी बनाते रह सकते हैं। हम उत्सुक लोग हैं, है ना?

HCI: क्या आप एमोरी हेल्थकेयर के अन्य क्षेत्रों के बारे में सुन रहे हैं, जहां लोग सर्जन या पुरानी बीमारी प्रबंधकों की तरह समान तरीकों से डेटा को देखने में रुचि रखते हैं?

ली: ऐसा लगता है कि बहुत सारे तरीके हैं इसका उपयोग किया जा सकता है। श्वसन चिकित्सा इसका उपयोग कर सकती है। मुझे पता है कि हमने नेत्र विज्ञान किया है। हमारे पास हमारी प्रयोगशाला काम कर रही है। मुझे लगता है कि यह लोगों के लिए बड़ी संख्या में विचार-जनरेटिंग या परिकल्पना-उत्पन्न होने वाली संभावनाओं को खोलता है। यहां तक ​​कि अगर हम एक अध्ययन करने जा रहे थे, तो हम देख सकते हैं कि क्या वहाँ कुछ है इससे पहले कि हम वास्तव में जाते हैं और एक आईआरबी अनुरोध में डालते हैं।

HCI: आप कब से एट्रोपोस के साथ काम कर रहे हैं?

ली: मैं व्यक्तिगत रूप से मेरे लिए कम से कम तीन से चार महीने कहूंगा। सुपर लंबा नहीं है, लेकिन टर्नअराउंड का समय जल्दी है। और एक बात जो मुझे उस विशेष प्रकार के प्रश्नों के लिए पसंद है, जो मैं डाल रहा हूं, वह यह है कि एक मेडिकल व्यक्ति है जो मुझे वापस देखने से पहले देख रहा है, बस यह मानने के लिए कि जो मैं वापस पा रहा हूं वह वास्तव में उस प्रश्न का उत्तर दे रहा है जो मैं पूछ रहा हूं, ताकि मुझे इसमें बहुत विश्वास है।

HCI: क्या आप कभी-कभी स्थानीय एमोरी डेटा के प्रश्न पूछते हैं और इसकी तुलना बड़े डी-पहचान किए गए डेटा सेट से परिणाम देते हैं?

ली: हां, मैंने दोनों किया है। क्योंकि मेरे पास दोनों सवाल हैं, है ना? मेरे अधिकांश सवालों में शामिल है कि हम दुनिया में क्या देख रहे हैं, और यह कैसे एमोरी से तुलना करता है। इसलिए मैं उन दो रिपोर्टों को चलाऊंगा, और फिर मैं दोनों के बीच देख सकता हूं।

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