Under ECTRIMS 2025 holdt MS Nurse Pro to sykepleiertimer, den andre med presentasjoner fra Noreen Barker, Christen Kutz og Stijn Denissen. De introduserte hvordan delt beslutningstaking og ny teknologi, som kunstig intelligens, kan forbedre behandlingen av pasienter med multippel sklerose.
Også kjent som SDM, er det en samarbeidsprosess der helsepersonell tar hensyn til pasientens verdier, preferanser og mål når de tar medisinske beslutninger. Dens nøkkelfunksjoner inkluderer:
Å innlemme dette konseptet kan føre til bedre pasientbehandling gjennom økt tilfredshet og tillit, styrke etterlevelse av behandling, redusere beslutningsanger og angst, og oppmuntre til personlig omsorg.
Enheter som MS-SUPPORT-verktøyet, et nettbasert, interaktivt, evidensbasert beslutningsverktøy utviklet i samarbeid med PwMS, kan bistå i implementeringen av SDM. Formålet er å generere en personlig oppsummering av pasientens behandlingsmål, preferanser, etterlevelse, DMT-bruk og klinisk situasjon, som skal deles med klinikeren før en avtale.
En studie utført av Col og kolleger undersøkte effektiviteten av dette verktøyet og fant at det hjalp pasienter, hvorav et flertall (88 %) sterkt støtter det. Som resultatene viste, økte bruken av dette verktøyet etterlevelsen og forbedret mental helse på kort sikt. Likevel har artikkelen sine begrensninger, som seleksjonsbias, responsbias, sosial ønskelighetsbias og recall bias. Dermed, for et mer omfattende bilde av nytten av SDM-verktøy, er det behov for videre forskning.
Spesifikk forskning har også blitt gjennomført ved å samle inn meninger fra kvinner med MS som (planlegger) graviditet. Artikkelen konkluderte med at MS-SUPPORT-verktøyet generelt er brukervennlig, men de oppdaget også utfordringer med brukervennlighet, som filtrering av informasjon og motstridende anbefalinger. Dette viser at selv om PDA-er er nyttige for beslutningstaking ved første diagnose, gjenstår arbeid innen områder som graviditetsplanlegging.
SDM-hjelpemidler:
Digitale verktøy:
Behandlingsspesifikke SDM-hjelpemidler:
Verktøyet som ble introdusert i forrige avsnitt, MS-SUPPORT, er et eksempel på et Pasientbeslutningshjelpemiddel (PDA). Dette paraplybegrepet dekker en rekke hjelpemidler og verktøy:
En gruppe forskere, i samarbeid med praktikere og ulike interessenter, utviklet International Patient Decision Aid Standards (IPDAS). Det er et felles rammeverk for PDA-er når det gjelder innhold, utvikling, implementering og evaluering. Ressursen ble først lansert i 2003 og oppdateres jevnlig for å tilfredsstille stadig nye medisinske standarder.
National Institute for Health and Care Excellence (NICE) publiserte også et standardrammeverk for verktøy for felles beslutningstaking. Dette dokumentet hjelper personer som bruker PDA-er med å vurdere deres nytteverdi, og hjelper utviklerne av PDA-er med å gjennomføre selvvurderinger av kvaliteten på verktøyene og prosessene sine. De foreslo følgende rammeverk:
Er det verdt å inkludere PDA-er i pasientbehandlingen? Hvis du spør i den vitenskapelige litteraturen, vil den fortelle deg at det absolutt er verdt det, selv om videre forskning er nødvendig.
| Cochrane-bibliotekets anmeldelse | Prototype pasientbeslutningshjelp | CRIMSON-prosjektet | |
| Funn |
|
|
|
| Konklusjoner |
|
|
Konklusjoner om PDA-er fra litteraturen:
Gjenværende utfordringer:
Delt beslutningstaking i multippel sklerose fremstilles som et etisk imperativ. Spørsmålet her er imidlertid ikke om SDM er etisk eller moralsk, men om det faktisk fungerer? I noen tilfeller, ja, fordi det bidrar til å redusere beslutningskonflikter gjennom høyere selvmestring og større sikkerhet , og det øker verken angst- eller depresjonsraten. På den annen side, siden 91 % av pasientene foretrekker enten autonom eller delt beslutning, finnes det ingen empiriske bevis for at PDA-er er spesielt effektive for etterlevelse, og det førte til at kliniske besøk ble lengre med i gjennomsnitt 2,55 minutter.
Derfor trengs det forbedringer, hvor kunstig intelligens kan være til hjelp. Litteraturen viser at det finnes 3 måter KI kan hjelpe beslutningstaking på:
Det siste funnet er omstridt, da annen forskning ikke fant noen forskjell i behandlingskvalitet mellom algoritmen og standardbehandlingen.
Å bruke AI til slike personlig sensitive temaer reiser også spørsmål om potensielle risikoer. For eksempel er mange av modellene black-box, noe som betyr at deres interne funksjon er ugjennomsiktig. Som med alt ukjent kan dette lett føre til angst. Her kan to tilnærminger gi en løsning: en hybrid metode der PDA-er brukes samtidig med klinikere under konsultasjoner , eller ved bruk av forklarbar AI for å motvirke åpenhetsproblemet.
Alt i alt er AI en teknologi som vil fortsette å påvirke samfunnet, så for at sykepleiere skal kunne bruke den så effektivt og hensiktsmessig som mulig, og kunne gi nøyaktige råd til pasienter, må de få omfattende opplæring.
