The Development and Evaluation of an Integrated Electronic Prescribing and Drug Management System for Primary Care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle