风险模型引导的临床决策支持在自杀筛查中的应用：一项随机临床试验
基于风险模型的临床决策支持系统在自杀筛查中的应用：一项随机临床试验
学术背景
自杀预防是全球公共卫生领域的重要议题，尤其是在医疗环境中，如何有效识别自杀风险并进行干预是当前研究的重点。传统的自杀风险识别方法主要依赖于患者的自我报告、支持网络的反馈或面对面的筛查。然而，这些方法存在一定的局限性，例如患者可能不愿意主动报告自杀倾向，或者医疗资源有限，无法对所有患者进行全面的筛查。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，基于统计模型的自杀风险评估工具逐渐被引入临床实践，以辅助医生的判断。然而，这些工具在临床决策支持系统（Clinical Decision Support, CDS）中的应用效果尚未得到充分验证。
本研究旨在评估基于风险模型的临床决策支持系统在自杀风险评估中的有效性，特别是比较“中断式”和“非中断式”CDS在临床实践中的表现。中断式CDS通过弹出窗口提醒医生进行进一步的自杀风险评估，而非中断式CDS则通过静态图标或视觉提示提供风险信息。研究希望通过随机临床试验（Randomized Clinical Trial, RCT）验证哪种CDS设计更有效，从而为未来的自杀预防策略提供科学依据。
论文来源
本论文由Colin G. Walsh等人撰写，研究团队来自Vanderbilt University Medical Center等多个机构。论文于2025年1月3日发表在JAMA Network Open期刊上，题为《Risk Model–Guided Clinical Decision Support for Suicide Screening: A Randomized Clinical Trial》。该研究得到了美国国家心理健康研究所（National Institute of Mental Health）等机构的资助。
研究设计与方法
研究流程
本研究是一项比较有效性的随机临床试验，旨在评估基于风险模型的CDS在自杀风险评估中的应用效果。研究于2022年8月17日至2023年2月16日在美国Vanderbilt University Medical Center的神经科门诊进行，研究对象为在该中心接受常规护理的患者。研究的主要目标是比较中断式和非中断式CDS在促使医生进行面对面自杀风险评估方面的效果。
1. 研究对象与随机化
研究共纳入了561名患者，涉及596次临床接触。患者被随机分配到中断式CDS组或非中断式CDS组，比例为1:1。随机化过程在患者就诊时通过电子健康记录（Electronic Health Record, EHR）系统自动完成。研究对象的平均年龄为59.3岁，其中52%为女性。
2. 干预设计
- 中断式CDS：当患者的自杀风险评分超过预设阈值时，系统会弹出一个提醒窗口，同时显示一个患者面板图标。医生可以选择关闭提醒窗口，但患者面板图标仍然可见。
- 非中断式CDS：系统仅在患者面板中显示“自杀风险评分升高”的图标，医生可以通过悬停图标查看详细信息，但不会弹出提醒窗口。
3. 数据收集与分析
研究的主要结局是医生决定进行面对面自杀风险评估的比例。次要结局包括两组中自杀意念和自杀未遂的发生率，以及前一年基线筛查率的比较。研究团队通过手动审查每例试验接触的医疗记录，确定是否进行了自杀风险评估。
主要结果
1. 主要结局
在中断式CDS组中，42%的接触（121/289）导致了医生决定进行自杀风险评估，而在非中断式CDS组中，仅有4%的接触（12/307）导致了同样的决定。调整医生集群效应后，中断式CDS组促使医生进行风险评估的几率是非中断式CDS组的17.7倍（95% CI, 6.42-48.79; p < .001）。与前一年的基线筛查率（8%）相比，中断式CDS组的筛查率显著提高。
2. 次要结局
尽管非中断式CDS组中决定进行筛查的比例较低，但在决定筛查的案例中，92%的医生记录了风险评估结果，而中断式CDS组中仅有52%的医生记录了结果。总体而言，中断式CDS组中22%的接触记录了风险评估结果，显著高于非中断式CDS组的4%（p < .001）。研究期间，两组均未发生自杀意念或自杀未遂的案例。
结论
本研究表明，中断式CDS在促使医生进行面对面自杀风险评估方面显著优于非中断式CDS。研究结果支持在临床实践中使用基于风险模型的CDS系统，特别是在没有普遍筛查的环境中。未来的研究应进一步验证这种CDS系统在大规模试验中的有效性，并探索其在减少自杀行为方面的长期影响。
研究亮点
- 创新性：本研究首次通过随机临床试验验证了基于风险模型的CDS系统在自杀预防中的应用效果，填补了该领域的空白。
- 实用性：研究结果表明，中断式CDS能够显著提高医生进行自杀风险评估的比例，为临床实践提供了可行的工具。
- 科学价值：研究为未来的自杀预防策略提供了科学依据，特别是在如何将人工智能技术整合到临床工作流程中提供了重要参考。
研究意义与价值
本研究的科学价值在于通过严格的随机临床试验验证了基于风险模型的CDS系统在自杀预防中的有效性。研究结果表明，中断式CDS能够显著提高医生进行自杀风险评估的比例，特别是在没有普遍筛查的环境中。这一发现为未来的自杀预防策略提供了重要的科学依据，尤其是在如何将人工智能技术整合到临床工作流程中提供了重要参考。
此外，研究还揭示了CDS设计中的关键问题，例如中断式CDS虽然有效，但可能增加医生的“警报疲劳”。因此，未来的研究应进一步优化CDS设计，确保其在提高筛查率的同时，不会对临床工作流程造成过多干扰。
本研究为自杀预防领域提供了重要的科学依据，并为未来的临床实践和公共卫生政策制定提供了有价值的参考。