Education of clinical reasoning in patients with multimorbidity: a scoping review and perspectives for technology-enhanced learning

Multimorbidity is defined as the co-existence of two or more chronic diseases in a patient, and it is increasing in prevalence. This condition poses new problems for clinical reasoning. Few studies inquire regarding the construct of reasoning in multimorbidity and the teaching/learning methods. The objectives of this scoping review were searching for a definition of the construct of clinical reasoning in multimorbidity and the related learning methods, and special ways in which information technology can help. We searched PubMed, Scopus, ERIC and CORE databases. After an iterative process of selection and thematic analysis, we selected 30 articles, that were thematized in three classes: the multimorbid patient as a teacher (8 articles), defining a framework of competence (11 articles), representing multimorbidity and related clinical reasoning (11 articles). In this last theme were also grouped studies using technology to enhance learning. The construct of clinical reasoning in multimorbidity expands over three domains: clinical (including managing uncertainty, anticipating, and detecting evolutions and conflicting guidelines, and setting priorities); relational (concerning communicating uncertainty and developing a feasible, shared plan of care with the patient; organizational) (managing the wide system of resources needed to take care of a multimorbid patient). The preferred teaching methods are based on the encounter with real or expert patients, technology enhanced case-based learning and graphical representations of clinical cases. Perspectives of research should be addressed to permit the learner to experience a patient's life-long experience by moving forward and back over time while exploring interactions among diseases and social determinants with respect to possibly conflicting treatments. Perspectives on rich, technology-enhanced simulations should be researched

Ten years of knowledge representation for health care (2009–2018): Topics, trends, and challenges

Background: In the last ten years, the international workshop on knowledge representation for health care (KR4HC) has hosted outstanding contributions of the artificial intelligence in medicine community pertaining to the formalization and representation of medical knowledge for supporting clinical care. Contributions regarding modeling languages, technologies and methodologies to produce these models, their incorporation into medical decision support systems, and practical applications in concrete medical settings have been the main contributions and the basis to define the evolution of this field across Europe and worldwide. Objectives: Carry out a review of the papers accepted in KR4HC in the 2009–2018 decade, analyze and characterize the topics and trends within this field, and identify challenges for the evolution of the area in the near future. Methods: We reviewed the title, the abstract, and the keywords of the 112 papers that were accepted to the workshop, identified the medical and technological topics involved in these works, provided a classification of these papers in medical and technological perspectives and obtained the timeline of these topics in order to determine interest growths and declines. The experience of the authors in the field and the evidences after the review were the basis to propose a list of challenges of knowledge representation in health care for the future. Results: The most generic knowledge representation methods are ontologies (31%), semantic web related formalisms (26%), decision tables and rules (19%), logic (14%), and probabilistic models (10%). From a medical informatics perspective, knowledge is mainly represented as computer interpretable clinical guidelines (43%), medical domain ontologies (26%), and electronic health care records (22%). Within the knowledge lifecycle, contributions are found in knowledge generation (38%), knowledge specification (24%), exception detection and management (12%), knowledge enactment (8%), temporal knowledge and reasoning (7%), and knowledge sharing and maintenance (7%). The clinical emphasis of knowledge is mainly related to clinical treatments (27%), diagnosis (13%), clinical quality indicators (13%), and guideline integration for multimorbid patients (12%). According to the level of development of the works presented, we distinguished four maturity levels: formal (22%), implementation (52%), testing (13%), and deployment (2%) levels. Some papers described technologies for specific clinical issues or diseases, mainly cancer (22%) and diseases of the circulatory system (20%). Chronicity and comorbidity were present in 10% and 8% of the papers, respectively. Conclusions: KR4HC is a stable community, still active after ten years. A persistent focus has been knowledge representation, with an emphasis on semantic-web ontologies and on clinical-guideline based decision-support. Among others, two topics receive growing attention: integration of computer-interpretable guideline knowledge for the management of multimorbidity patients, and patient empowerment and patient-centric care

Transforming evidence-based clinical guidelines into implementable clinical decision support services: the CAREPATH study for multimorbidity management

IntroductionThe CAREPATH Project aims to develop a patient-centered integrated care platform tailored to older adults with multimorbidity, including mild cognitive impairment (MCI) or mild dementia. Our goal is to empower multidisciplinary care teams to craft personalized holistic care plans while adhering to evidence-based guidelines. This necessitates the creation of clear specifications for clinical decision support (CDS) services, consolidating guidance from multiple evidence-based clinical guidelines. Thus, a co-creation approach involving both clinical and technical experts is essential.MethodsThis paper outlines a robust methodology for generating implementable specifications for CDS services to automate clinical guidelines. We have established a co-creation framework to facilitate collaborative exploration of clinical guidelines between clinical experts and software engineers. We have proposed an open, repeatable, and traceable method for translating evidence-based guideline narratives into implementable specifications of CDS services. Our approach, based on international standards such as CDS-Hooks and HL7 FHIR, enhances interoperability and potential adoption of CDS services across diverse healthcare systems.ResultsThis methodology has been followed to create implementable specifications for 65 CDS services, automating CAREPATH consensus guideline consolidating guidance from 25 selected evidence-based guidelines. A total of 296 CDS rules have been formally defined, with input parameters defined as clinical concepts bound to FHIR resources and international code systems. Outputs include 346 well-defined CDS Cards, offering clear guidance for care plan activities and goal suggestions. These specifications have led to the implementation of 65 CDS services integrated into the CAREPATH Adaptive Integrated Care Platform.DiscussionOur methodology offers a systematic, replicable process for generating CDS specifications, ensuring consistency and reliability across implementation. By fostering collaboration between clinical expertise and technical proficiency, we enhance the quality and relevance of generated specifications. Clear traceability enables stakeholders to track the development process and ensure adherence to guideline recommendations

Betere inzet van klinische richtlijnen in het Prinses Máxima Centrum door standaardisatie en formalisatie in computer interpreteerbare richtlijnen:Innovaties voor de LATER-richtlijn Follow-up kinderkanker: Ontwikkeling van een beslissingsondersteunend systeem

Het Prinses Máxima Centrum voor kinderoncologie is een zorg- en onderzoekscentrum waar zorg en research nauw met elkaar verbonden zijn. Alle kinderen in Nederland met (verdenking op) kinderkanker worden sinds 2018 gediagnosticeerd en behandeld in het Prinses Máxima Centrum. Overlevenden van kinderkanker, zogenaamde survivors, worden na hun behandeling nog blijvend gemonitord en bij late effecten behandeld op de LATER-polikliniek.Dagelijks passen zorgverleners (artsen en verpleegkundigen) klinisch redeneren toe bij het leveren van zorg. Daarbij maken ze gebruik van onder andere klinische richtlijnen en (onderzoeks-)protocollen. Deze zijn veelal beschikbaar als natuurlijk tekst, in PDF-formaat en deels verwerkt in software-systemen. De huidige manier waarop richtlijnen in de zorg beschikbaar zijn en worden ingezet kent problemen. Ze zijn vaak niet eenduidig, hebben geen standaard structuur, zijn achterhaald op het moment dat ze in de praktijk worden toegepast, zijn impliciet, niet computer interpreteerbaar, niet interoperabel en onvoldoende effectief.Het Prinses Máxima Centrum heeft als doel om het gebruik van richtlijnen en protocollen in het Máxima te optimaliseren door deze te standaardiseren en formaliseren in computer interpreteerbare richtlijnen (CIRs). Zo kan informatie in de richtlijnen eenvoudiger gevonden worden en kunnen de regels en adviezen uit de richtlijnen verwerkt worden in een beslissingsondersteunend systeem (BOS). Door de richtlijn en bijbehorende logica op een gestandaardiseerde manier vast te leggen kan deze eenvoudiger gedeeld en geïnterpreteerd worden door andere systemen (eenmalige registratie, meervoudig gebruik) en kennis eenvoudiger/ sneller doorgevoerd worden op het moment dat zorg wordt geleverd.In deze thesis wordt een ontwerp gepresenteerd voor de formalisatie van de LATER-richtlijn naar een CIR op basis van openEHR standaarden en de ontwikkeling van een beslissingsondersteunend systeem (BOS) op de LATER-poli van het Prinses Máxima Centrum.De ontwerpopdracht heeft inzicht gegeven in de te nemen stappen, beschikbare formalisatie-talen en tools om te kunnen komen tot een beslissingsondersteunend systeem voor de LATER-poli. Daarbij is aan de hand van een Proof of Concept (PoC) aangetoond dat het mogelijk is om met internationaal geaccepteerde openEHR standaarden schaalbare, semantisch en syntactisch interoperabele computer interpreteerbaar richtlijnen te ontwikkelen, waarmee adviezen gegenereerd kunnen worden voor de individuele survivor op basis van patiëntdata en klinische richtlijnen.De gekozen programmeertaal (Python) en modulaire opbouw van het beslissingsondersteunend systeem (BOS) maken het mogelijk om de software door te ontwikkelen tot een beslissingsondersteunend systeem dat naast de beslisregels, in de toekomst ook gevoed kan worden met machine learning en artificial intelligence algoritmen ten behoeve van betere beslissingsondersteuning.Bij de gekozen standaarden en ontwikkeling van de software is rekening gehouden met een actief, open (source), goed gedocumenteerd ecosysteem, wat de toekomstbestendigheid van het beslissingsondersteunend systeem ten goede komt. Hierdoor is het aannemelijk dat de onderliggende standaarden en talen voor langere tijd zullen blijven bestaan en het eenvoudiger zal zijn ontwikkelaars en beheerders te vinden die óf al kennis / ervaring hebben óf dit op kunnen doen aan de hand van de beschikbare documentatie.De ontwerpopdracht is succesvol afgerond en heeft waardevolle input geleverd voor het Prinses Máxima Centrum en de LATER use case om verder vervolg te kunnen geven aan de ontwikkeling van een beslissingsondersteunend systeem, waarbij de logica van richtlijnen eenmalig geregistreerd en meervoudig gebruikt kan worden. Met het uitgevoerde onderzoek en ontwerp is een belangrijke bijdrage geleverd aan het vakgebied klinische informatica op het vlak van beslissingsondersteuning