救急科における臨床意思決定支援システムの実世界での実装：スコーピングレビューのプロトコル

目的：このスコーピングレビューは、人工知能（AI）アプリケーションの1つの領域、すなわち救急科（ED）に実装された臨床意思決定支援システム（CDSS）を扱います。実装科学のフレームワークを使用し、統合された実装研究のフレームワークを含め、このレビューは報告された実装の実践、決定要因、公平性に関する考慮事項、結果、および評価指標を特徴付けます。序論：AIは、CDSSを含むアプリケーションを通じて効率、精度の高いケア、臨床意思決定を改善する可能性があるため、医療において注目を集めていますが、その実装を支援するための実装科学理論に基づいた明確なガイダンスは存在しません。さらに、EDはその特異で予測不可能な患者の提示や臨床ワークフローにより、独自の実装要件を持ち、この領域におけるCDSSの実装特性は大部分が未知のままです。このレビューは、このトピックに関する文献を要約し、マッピングして今後の実証的な調査に情報を提供します。適格基準：このレビューには、EDにおけるCDSSの実装を説明した学術文献が含まれます。すべてのCDSS（ルールベースおよび次世代システムを含む）が含まれる資格があり、その区別が記載され報告されます。方法：このレビューはJBIスコーピングレビューの方法論に従います。PubMed、CINAHL、Embase、PsycINFO、Web of Scienceが包括的に検索され、CDSSの急速な進化と医療への関連性を反映するために2015-2025年の出版物に制限されます。2人のレビュアーが独立して検索結果を適格基準に照らして評価し、レビューの目的に関連するデータを抽出します。このレビューは、文献に報告された実装実践の特性をマッピングするために実装科学のフレームワークを適用し、明確で一貫した構造化された結果を得ます。レビュー登録：OSF https://osf.io/8gsmb/overview