很多中低收入国家的儿童很早就接触了抗生素，尽管世界卫生组织（WHO）对儿童疾病的综合管理提出了建议，但儿童腹泻的抗菌治疗很少遵循国际指南的建议。定性研究表明，医生遵循指南的意愿尚不明确，而电子临床决策支持系统（eCDS）可实现患者和特定地点输入的实时计算能力，本研究的目的是探索腹泻病因预测(DEP)电子算法是否影响急性腹泻患者的抗生素处方，这可能是提高指南遵守率的一个机会。

研究者进行了一项随机交叉研究，以评估纳入智能手机电子临床决策支持（eCDS）工具的DEP。DEP根据动态患者特异性和位置特异性特征计算了腹泻病毒发病及病因的概率。在第一个4周的研究期间，医生被随机分配到干预组（eCDS加DEP）或对照组（eDDS不加DEP组），然后在随后的4周交叉期之前进行1周的洗脱期。该研究于2021年11月17日至2021年1月21日在孟加拉国的3个地点进行，2021年1月6日至2021年3月5日在马里的4个地点进行。符合条件的患者是年龄在2个月至59个月之间并且家庭可以使用手机进行随访的急性腹泻儿童。

共有30名医生参与者和941名患者参与者（57.1%为男性，平均[IQR]年龄为12[8-18]个月）被纳入研究。没有证据表明使用DEP的医生给儿童开抗生素的比例存在差异（风险差异[RD]，−4.2%; 95%置信区间，−10.7%至1.0%）。在考虑纯病毒病原学预测概率的事后分析中，DEP组和对照组在抗生素处方风险方面存在统计学上的显著差异(RD，−0.056;95% CI，−0.128 ~−0.01)。在出院后10天未发现已知的DEP不良反应。

抗生素处方模型拟合的风险差异

简单来说，使用一种可预估腹泻发病病因的电子工具并没有导致抗生素处方总体上的显著变化。事后分析表明，较高的病毒病原学预测概率与抗生素使用的减少有关。

参考文献：Nelson EJ, Khan AI, Keita AM, et al. Improving Antibiotic Stewardship for Diarrheal Disease With Probability-Based Electronic Clinical Decision Support: A Randomized Crossover Trial. JAMA Pediatr. 2022;176(10):973–979. doi:10.1001/jamapediatrics.2022.2535