南砺の病院家庭医が勉強記録を始めました。An archive of medical articles summarized by a family physician from Nanto Municipal Hospital.

An archive of medical articles summarized by a family physician from Nanto Municipal Hospital.富山県にある総合病院で働く病院家庭医です。勉強の記録を少しずつ書いていきます。

Annals of Family Medicineのアクセス数ベスト10論文の紹介

Top 10 @AnnFamMed articles accessed in July 2019

 

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ブログはアウトプット用ですが、Twitterはインプット用に活用しています。

Twitterってリアルタイム検索に非常に有効なツールだと思います。

 

最近のTwitterでは＃AMEE2019と検索して学会に参加した気分になったりしています。AMEE（Association for Medical Education in Europe)とはヨーロッパの医学教育の学会で、今年は8月24日から28日にかけてウィーンで行われています。

残念ながらいけないのですが、私のように英語苦手な人間はTwitter参加だとトピックスがいちいち翻訳されて大変勉強になるわけです。

 例えばこんな投稿を見るとします。

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 4タイプの学習というフレームを紹介したいのだろう。

①Problem-and-Project Based Learning 問題解決型学習

②Expansive learning 拡張的学習

③Apprenticeship learning 徒弟学習

④Traditional school learning 伝統的な教育

という学会に行ったような気分になるし、実際に行くよりも時間をかけて能動的に学習できるというメリットがあるのである。

 

そんなTwitterのタイムラインに普段よく引用しているAnnals of Family Medicineのアカウントから、アクセス数ベスト10論文のタイムラインが流れてきたので紹介します。

 

ちなみに、先日、Annals of Family Medicineのアカウントからいいねをいただいて、そこから外国の方が少しずつ入ってきているので、非常にありがたく感じています。

 

では10位から紹介します。

 60歳以上の患者のアルコール消費と夜間のこむら返りとの関連を示す2017年のケースコントロール研究です（OR = 6.5、95％CI 1.68-38.05、PP99.82 %)

Association Between Alcohol Consumption and Nocturnal Leg Cramps in Patients Over 60 Years Old: A Case-Control Study

目的：夜間下肢痙攣は、60歳以上の患者のほぼ半分にみられるけいれんです。患者の睡眠の質を低下させ、生活の質に悪影響を及ぼします。この研究の目的は、60歳以上のGPに通院している患者における夜間下肢痙攣とアルコール飲料の摂取との関連を評価することでした。

方法：感度分析のためのベイズアプローチを用いたケースコントロール研究を行いました。参加者は、かかりつけの医師に相談する60歳以上の自発的な外来患者でした。彼らはアルザス地方全体で67のGPで採用されました。症例（けいれんのある患者）、対照群（けいれんのない患者）の年齢、性別、病歴​​、およびけいれんの引き金となることが知られている薬と一致させました。アルコール消費量は、標準化された食物摂取頻度アンケートを通じて評価されました。

結果：アルコール飲料の世界的な消費量と夜間下肢痙攣との間に関連性が見つかりました（OR = 6.5、95％の信頼区間、1.68-38.05、事後確率99.82％）

結論 60歳以上の一般診療に参加している患者の間で、アルコール消費と夜間下肢痙攣との関連を特定しました。これらの発見は、けいれんの予防に関係しています。

 

次は第9位

パネルサイズ研究です
プライマリーケアチームの大規模な患者パネルに対応する能力に対する代替のチームベースのモデルの影響を推定しました。

Association Between Alcohol Consumption and Nocturnal Leg Cramps in Patients Over 60 Years Old: A Case-Control Study

目的：プライマリケアは、プライマリケアの医師が不足している環境で、患者パネルのサイズが大きすぎるというジレンマに直面しています。プライマリケアチームの非医師メンバーへのタスク委任の異なるモデルの下で、プライマリケアパネルのサイズを推定することを目的としました。

方法：プライマリケア医が2,500人の患者のパネルに予防、慢性、および急性のケアを提供するのにかかる公開時間の推定値を使用し、予防および慢性ケアサービスの一部が非医師に委任された場合のパネルサイズの変化をモデル化しました。

結果：達成できるタスク委任の程度に関する3つの仮定（予防ケアの77％、60％、および50％、慢性ケアの47％、30％、および25％）を使用して、プライマリケアチームは1,947、1,523、または1,387人の患者のパネルを合理的にケアできます。

結論：予防および慢性ケアサービスの一部が非医師チームメンバーに委任されている場合、プライマリケアの実践により、利用可能なプライマリケア労働力で達成可能なパネルサイズで推奨される予防および慢性ケアを提供できます。

 

第8位です

 EHRイベントログデータと時間運動観測を使用したプライマリケア医師のワークロード評価です。プライマリケア医は、直接的な患者ケアの1時間あたりEHRタスクに2時間近く費やします。

 

目的：プライマリケア医は、1時間の直接的な患者ケアあたり2時間近く電子健康記録（EHR）タスクに費やします。患者ポータルや管理タスクを介したコミュニケーションなど、対面以外のケアの需要が高まっており、燃え尽きの一因となっています。この研究の目標は、EHRユーザーイベントログデータで示されるように、診療時間（月曜日から金曜日の午前8 時から午後6 時と定義）と診療所外の両方で、EHR内のプライマリケア医によって割り当てられた時間を評価することでした。

方法：ウィスコンシン州南部の単一のシステムで、142人のかかりつけ医の回顧的コホート研究を実施しました。すべてのEpic（Epic Systems Corporation）EHRインタラクションは、直接的な患者ケアと非対面のアクティビティの両方について、3年間にわたって「イベントロギング」レコードからキャプチャされ、直接観察によって検証されました。EHRイベントは15のEHRタスクカテゴリの1つに割り当てられ、診療時間中または診療時間後に割り当てられました。

結果：臨床医は、臨床のフルタイム1.0に相当する平日の1日あたりのEHRで、11.4時間の作業を355分（5.9時間）費やしました：診療時間中269分（4.5時間）および診療時間後86分（1.4時間）。文書化、注文入力、請求とコーディング、システムセキュリティなどの事務的および管理タスクが、総EHR時間のほぼ半分（157分、44.2％）を占めました。受信トレイ管理はさらに85分（23.7％）を占めました。

結論：プライマリケア医は、勤務時間の半分以上、約6時間を費やし、診療時間中および診療時間後にEHRと対話します。EHRイベントログは、委任される可能性のあるEHR関連作業の領域を識別できるため、作業負荷を軽減し、専門家の満足度を高め、燃え尽きを減らします。直接的な時間運動観察により、臨床医の時間配分に関する信頼できる情報源としてEHRイベントログデータが検証されました。

 

第7位です

 トーマスボーデンハイマーとケビングルムバッハの2番目の論文

The 10 Building Blocks of High-Performing Primary Care

模範的なプライマリケアの実践を研究した私たちの経験、および他の実践がより患者中心になるよう支援する作業により、プライマリケアの重要な要素が定式化されました。ビルディングブロックには、他の6つのビルディングブロック（患者チームパートナーシップ、人口管理、ケアの継続性、迅速なアクセス）の実装を支援する4つの基本要素（エンゲージメントリーダーシップ、データ駆動型改善、エンパネルメント、チームベースケア）が含まれますケア、包括性およびケアの調整、および将来のテ​​ンプレート。ビルディングブロックは、米国のプライマリケアを変革する革新的な思考の統合を表しています。

 

第6位

最新号「すべての人の健康を実現するためのプライマリケア専門家の重要な役割」から

 アルマアタからアスタナ宣言、プライマリーヘルスケアにおけるプライマリーケアの重要な歴史についてです。

 

いまもなおリアルタイムにUPされているので、いったんここで紹介は終了します。

第5位は次回以降に紹介します。お楽しみに。