The Development and Evaluation of an Integrated Electronic Prescribing and Drug Management System for Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and evaluate the acceptability and use of an integrated electronic prescribing and drug management system (MOXXI) for primary care physicians. DESIGN: A 20-month follow-up study of MOXXI (Medical Office of the XXIst Century) implementation in 28 primary care physicians and 13,515 consenting patients. MEASUREMENT: MOXXI was developed to enhance patient safety by integrating patient demographics, retrieving active drugs from pharmacy systems, generating an automated problem list, and providing electronic prescription, stop order, automated prescribing problem alerts, and compliance monitoring functions. Evaluation of technical performance, acceptability, and use was conducted using audit trails, questionnaires, standardized tasks, and information from comprehensive health insurance databases. RESULTS: Perceived improvements in continuity of care and professional autonomy were associated with physicians' expected use of MOXXI. Physician speed in using MOXXI improved substantially in the first three months; however, only the represcribing function was faster using MOXXI than by handwritten prescription. Physicians wrote electronic prescriptions in 36.9 per 100 visits and reviewed the patient's drug profile in 12.6 per 100 visits. Physicians rated printed prescriptions, the current drug list, and the represcribing function as the most beneficial aspects of the system. Physicians were more likely to use the drug profile for patients who used more medication, made more emergency department visits, had more prescribing physicians, and lower continuity of care. CONCLUSION: Primary care physicians believed an integrated electronic prescribing and drug management system would improve continuity of care, and they were more likely to use the system for patients with more complex, fragmented care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».