Computerized clinical decision support systems for drug prescribing and management: A decision-maker-researcher partnership systematic review
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
BACKGROUND: Computerized clinical decision support systems (CCDSSs) for drug therapy management are designed to promote safe and effective medication use. Evidence documenting the effectiveness of CCDSSs for improving drug therapy is necessary for informed adoption decisions. The objective of this review was to systematically review randomized controlled trials assessing the effects of CCDSSs for drug therapy management on process of care and patient outcomes. We also sought to identify system and study characteristics that predicted benefit. METHODS: We conducted a decision-maker-researcher partnership systematic review. We updated our earlier reviews (1998, 2005) by searching MEDLINE, EMBASE, EBM Reviews, Inspec, and other databases, and consulting reference lists through January 2010. Authors of 82% of included studies confirmed or supplemented extracted data. We included only randomized controlled trials that evaluated the effect on process of care or patient outcomes of a CCDSS for drug therapy management compared to care provided without a CCDSS. A study was considered to have a positive effect (i.e., CCDSS showed improvement) if at least 50% of the relevant study outcomes were statistically significantly positive. RESULTS: Sixty-five studies met our inclusion criteria, including 41 new studies since our previous review. Methodological quality was generally high and unchanged with time. CCDSSs improved process of care performance in 37 of the 59 studies assessing this type of outcome (64%, 57% of all studies). Twenty-nine trials assessed patient outcomes, of which six trials (21%, 9% of all trials) reported improvements. CONCLUSIONS: CCDSSs inconsistently improved process of care measures and seldomly improved patient outcomes. Lack of clear patient benefit and lack of data on harms and costs preclude a recommendation to adopt CCDSSs for drug therapy management.
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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 | 0,060 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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