《Health Science Reports》：A Systematic Review of Factors Affecting Utilization of Decision Support Systems: The Interplay Between Technology, Users, and the Healthcare Environment
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背景与目的：在医疗保健这个不断发展的领域，决策支持系统（Decision Support Systems, DSS）处于技术进步的前沿，有望彻底改变患者护理。本系统综述调查了影响DSS采纳的因素，并提供了关于其在医疗保健服务中使用的重要见解。
方法：使用PR
背景与目的：在医疗保健这个不断发展的领域，决策支持系统（Decision Support Systems, DSS）处于技术进步的前沿，有望彻底改变患者护理。本系统综述调查了影响DSS采纳的因素，并提供了关于其在医疗保健服务中使用的重要见解。
方法：使用PRISMA框架，本系统综述基于2000–2024年期间发表的文章进行。在PubMed、Scopus、ProQuest和Cochrane图书馆进行了系统的文献检索。使用AACODS检查表对纳入研究进行质量评估。随后，对获得的数据进行了主题分析（thematic analysis）。
结果：86项研究被纳入研究。纳入的研究被认为具有高质量和低偏倚风险。研究阐明了11个主题和47个子主题。这些主题包括系统设计与集成（system design and integration）、用户特征（user characteristics）、个性化（personalization）、信任（trust）、质量（quality）、效用（utility）、满意度与可接受性（satisfaction and acceptability）、教育与认知（education and awareness）、参与（involvement）、环境（settings）以及伦理-法律问题（ethical-legal issues）。
结论：该研究产生了全面的数据，通过呈现影响医疗保健中DSS利用的因素的广泛列表来回答研究问题。这些因素的感知重要性各不相同，如它们在纳入研究中被引用的不同频率所示。在比较发达国家和发展中国家时，这种因素重要性的差异尤为明显。
1 引言（Introduction）：在医疗保健领域，决策过程具有重大意义，因为医学实践者需要在有限信息、资源和专业知识条件下做出精准决策。医疗保健系统面临多种挑战，如缺乏标准化临床指南、组织管理低效、监管冲突、知识技能陈旧、设备短缺、系统流程设计不佳、信息技术创新采纳滞后、患者多样需求考虑不足、人员短缺以及健康信息系统实施障碍。随着人工智能（artificial intelligence, AI）等技术的引入，医疗保健系统中的决策领域经历了显著增长，AI在增强临床决策、组织决策以及促进共享决策方面展现出潜力。决策支持系统（Decision Support System, DSS），特别是临床决策支持系统（Clinical Decision Support System, CDSS），是一种旨在通过提供相关临床知识、患者数据和其他健康相关信息来辅助医疗专业人员制定临床决策的计算机化结构。其主要目标是通过基于证据的建议和患者特异性评估来强化医疗决策，从而提升医疗服务。CDSS在医疗保健领域具有多重影响，包括减少误诊率、提高效率和患者工作效率、提供更个性化护理、改善护理质量和知识库、增强决策信心、改进处方行为以及减少实验室和医学影像检查数量。现有文献中有一些系统综述探讨了影响DSS在医疗保健组织中利用的因素，但这些综述的发现范围有限，且对于个体因素的相对重要性存在冲突结论，这种不一致体现在不同研究背景下因子的引用频率差异，尤其是技术和组织因素在DSS采纳中的重要性报告矛盾。本研究旨在通过系统检索相关数据库，生成影响DSS在医疗保健中采纳的全面因素列表，为利益相关者提供整合理解，并识别对最终用户最关键的因素组。研究目标是汇总先前研究结果，为利益相关者提供整体视角，从而帮助改善医疗保健基础设施中的DSS部署程序，其发现可为医疗保健政策制定者和行政人员提供重要见解，以制定有效计划和策略，推动技术高效实施。
2 方法（Method）：
2.1 设计（Design）：本研究按照系统综述和荟萃分析首选报告项目（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, PRISMA）指南，于2024年组织为一项系统综述。
2.2 识别研究问题（Identifying the Research Question）：研究的主要兴趣是识别影响医疗保健领域DSS利用的因素，旨在回答“影响医疗保健中DSS利用的因素是什么？”这一主问题。子问题包括：哪些因素通过文献中的引用频率显示出最突出的影响？以及通过数据主题分析呈现的各因素组之间有何联系和关系？
2.3 检索策略（Search Strategy）：截至2024年2月19日，系统检索了PubMed、Scopus、ProQuest和Cochrane图书馆中的出版物。检索词通过提取相关关键词如MeSH和国会图书馆主题标目进行优化，主要关键词包括“Utilization”、“Healthcare”、“Decision support system”及其补充术语，使用布尔运算符“OR”和“AND”组合。为补充系统电子检索，还基于文章标题在Google Scholar上进行手动检索，以获取外部网站上的全文。
2.4 纳入标准与研究选择（Inclusion Criteria and Study Selection）：经过全面的系统和手动检索，文章首先基于标题和摘要进行初步评估，随后进行全文审查。纳入标准包括：英文发表、2000–2024年间出版、可获取全文、定性或定量研究设计。排除标准包括：致编辑的信和会议论文（因同行评审标准较低和数据质量问题）以及被撤回的文章。使用EndNote 20软件进行参考文献管理。两名研究人员（M.K., Z.Z.）独立进行标题筛选、摘要评估和全文评估，最终确定纳入主题分析的文章。
2.5 质量评估（Quality Appraisal）：采用AACODS检查表评估纳入文章的质量，该检查表包括六个问题，涵盖权威性、准确性、客观性、日期、覆盖范围和显著性。每个问题有“是”、“否”或“无法回答”三个选项，肯定回答计分。仅得分9分及以上的研究被纳入，该阈值由作者根据检查表内容决定。质量评估由两人独立进行。
2.6 数据筛选、整理、总结与主题分析（Screening, Collating, Summarizing, and Thematic Analysis of the Data）：在筛选过程中，删除重复研究，剩余研究根据标题和摘要评估，不符合研究目标者被剔除。对剩余研究进行全文审查，仅在最终分析中纳入符合条件的研究。数据提取由两名作者同时进行，使用Microsoft Office Excel 2016创建数据提取表，包括作者、出版年份、国家、期刊、研究类型和研究背景。使用MAXQDA 10进行归纳性定性主题分析，遵循Boyatzis的方法：首先反复审阅数据并与原文比较以增强熟悉度；然后基于研究问题和预期结果识别初步编码；第三步对初始编码进行解释性分析，组织成子主题和主题；随后对主题进行审查，允许合并、细化、分离或删除；最后一步定义和标记主题及其相关子主题，强调内容相关性。主题分析由两名作者合作进行，分歧通过咨询第三作者解决。
3 结果（Results）：
3.1 系统综述（Systematic Review）：数据库检索得到11,421条结果，其中812条为重复。经标题、摘要和全文筛选后，最终纳入86项研究。研究时间跨度为2002年至2024年，发表在多种期刊上，在包括美国、英国、加拿大、西班牙、荷兰、德国、瑞士、丹麦、尼日利亚、约旦、沙特阿拉伯、挪威、韩国、奥地利等国家及全球范围内开展。研究方法多样，涵盖范围综述、横断面研究、定性研究、混合方法研究、定量研究、系统综述、模拟研究、随机对照临床试验和病例报告。
3.2 最终文章质量评估（Quality Assessment of Final Articles）：最终研究质量评估显示，大多数研究得分在10、11或12分，表明总体质量较高。得分范围从最低9分到最高12分。研究中存在的偏倚水平被认为在可接受范围内，没有研究因质量不足而被排除。
3.3 主题分析（Thematic Analysis）：对最终研究提取的数据进行主题分析，得出11个主题和47个子主题。主题包括：系统设计与集成（system design and integration）、用户特征（user characteristics）、个性化（personalization）、信任（trust）、质量（quality）、效用（utility）、满意度与可接受性（satisfaction and acceptability）、教育与认知（education and awareness）、参与（involvement）、环境（settings）以及伦理-法律问题（ethical-legal issues）。每个主题在纳入研究中具有独特的引用分布。系统设计与集成主题涉及DSS在医疗保健系统中的设计与集成，文献综述结果显示，DSS与工作流程的适配性、DSS技术依赖性与设计、时间及流程透明度等因素被引用最频繁，对系统成功采纳起重要作用。用户特征主题指不同用户档案（包括医生和患者）如何影响DSS的接受和使用，如临床医生性别、患者特征和总体人口统计学构成。个性化主题包括患者偏好和个性化方法子主题，强调定制DSS功能以匹配个体患者偏好和特定临床需求的重要性。信任主题表明用户对输入数据和DSS证据基础的信任是采纳和有效使用的关键因素，包括用户信任、验证以及提供者不信任和抵制等子主题。质量主题指出DSS的质量、其建议的准确性及所支持服务的质量显著影响其利用，质量作为安全性和系统有效性的途径也是影响服务利用的因素。效用主题评估DSS对用户的有用性及其对绩效的影响，子主题包括临床数据相关性、易用性和可行性。满意度与可接受性主题表明用户满意度和对DSS的整体接受度直接影响其采纳。教育与认知主题指出对DSS功能的认识、适当培训、理解其益处以及获取精确临床指南对于采纳和有效使用至关重要。参与主题表明持续的利益相关者参与是完善系统功能和增强利用的必要条件，持续合作可带来更有效和广泛的DSS解决方案。环境主题表明DSS实施的具体地理、社会和政治条件可显著影响其利用水平。伦理-法律问题主题表明隐私担忧、伦理困境、患者满意度及监管指南也是影响DSS有效利用的重要因素。
4 讨论（Discussion）：研究结果呈现了11个主题因素影响医疗保健服务中决策支持系统的使用：系统设计与集成、用户特征、个性化、信任、质量、效用、满意度与可接受性、教育与认知、参与、环境及伦理-法律问题。系统设计与集成是引用最频繁的主题（占53%），而用户特征引用最少（占6%）。与先前综述一致，文献中大多数研究聚焦于技术因素，组织因素关注较少，这可能源于大部分研究来自发达国家而非发展中国家，后者主要挑战是组织性而非技术性。先前量化系统综述显示，患者数据的可用性和质量是影响DSS采纳的最常被引用的技术因素；而另一项系统综述则指出与DSS实施相关的大多数因素属于组织方面，但技术因素也有显著影响，这与本研究结果一致。研究间的差异归因于范围较窄和纳入研究较少。关于因素性质，有综述报告人力和组织因素对DSS利用产生负面影响，技术因素呈中性影响，但纳入规模和因素数量较小。政策制定者可利用本研究见解制定支持DSS采纳的政策和法规，例如通过理解系统设计与集成、质量和伦理-法律问题主题来创建框架，确保系统有效整合并保持高标准。在发达国家政策可着眼于提升技术基础设施，而发展中国家则强调可及性和可负担性的解决方案。医疗保健从业者可应用研究发现增强临床决策过程，例如个性化、信任、满意度和可接受性主题强调定制DSS以满足特定需求的重要性。通过将DSS整合到工作流程中，从业者可提高诊断准确性、优化治疗方案并增强患者安全。CDSS可应用于诊断辅助、药物优化和实施临床指南等，确保与最新指南一致并整合患者特异性数据。教育与认知和参与主题表明成功实施CDSS需要持续培训并让医疗人员参与，以确保他们能有效使用系统。
4.1 局限性与意义（Limitations and Implications）：本研究对影响医疗保健中DSS利用的多种因素进行了全面综述，遵循PRISMA指南增强了可靠性，主题分析提供了对技术、人类和政策相关因素复杂相互作用的细致见解。但研究可能受限于所选数据库中研究的可用性和选择性；尽管采用系统方法，主题分析仍可能引入研究者的解读偏倚。此外，DSS技术的快速进步可能超越本综述的发现。另一局限是质量评估过程中未计算评分者间信度。研究结果对旨在在医疗保健组织中实施DSS的政策制定者和行政人员有益，他们可利用数据制定并实施针对识别因素的策略，以增强DSS利用。研究人员也可利用这些内容进行未来研究。
5 结论（Conclusion）：本研究产生了全面数据，通过提供影响医疗保健中DSS利用的广泛因素列表来回答研究问题。在这些因素中，系统设计与集成是影响DSS采纳的引用最频繁的主题。研究发现，技术因素在文献中引用更频繁，而组织因素相对较少受到关注。研究还表明，这些因素的重要性在发达国家和发展中国家之间存在差异：发达国家倾向于优先考虑基础设施，而发展中国家则关注可及性和可负担性。此外，CDSS的成功实施需要持续的培训和医疗人员的积极参与。
