Secondary prevention of cardiovascular disease: a randomised trial of training in information management, evidence-based medicine, both or neither: the PIER trial.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sub-optimal management of cardiovascular disease (CVD) patients is widespread in primary and secondary care, with risk factors frequently unrecorded or untreated. AIM: To investigate the effectiveness of educational interventions developed in primary care, on recording, prescribing and control of risk factors among all patients recorded by their general practitioner as having CVD. DESIGN OF STUDY: Factorial, duster-randomised controlled trial. SETTING: Primary care teams representing the range of practice development in a geographically defined area in inner London. METHOD: Participating practices were randomly allocated to one of the four intervention groups: information, evidence, both or neither. Interventions were tailored to suit individual practice needs. At a mean of 19 months after baseline, and three months after the end of intervention, practices carried out the follow-up assessment of recording, treatment, and control of risk factors in the same CVD patients. RESULTS: Adequate recording of all three risk factors, found inapproximately a third of patients at baseline, increased non-significantly by 10.5% (95% confidence interval [CI] = 3.9 to 24.9) in the information (versus not information) group and by 6.6% (95% [CI] = 8.9 to 22.0) in the evidence (versus not evidence) group. Factorial improvements in prescribing and control of risk factors tended not to be significant. Adequate recording of an three risk factors showed the greatest improvement in the information plus evidence group (19.9% increase, P for heterogeneity across the four groups < or = 0.001). Mean change from baseline to follow-up within the four intervention groups suggested improvements in the combined information plus evidence group in cholesterol recording (22.5% increase), prescribing of lipid lowering drugs (4.4% increase) and mean cholesterol (0.7 mmol/l decrease). CONCLUSIONS: Adequate risk factor recording did not differ between the information (versus not information) or the evidence (versus not evidence) intervention groups. Combined training in information systems and evidence-based medicine should be considered in the design of future interventions, to improve secondary prevention of CVD.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».