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Enregistrement W1994174408 · doi:10.1186/1748-5908-6-89

Computerized clinical decision support systems for drug prescribing and management: A decision-maker-researcher partnership systematic review

2011· review· en· W1994174408 sur OpenAlexafffund
Brian J Hemens, Anne Holbrook, Marita Tonkin, Jean A. Mackay, Lorraine Weise-Kelly, Tamara Navarro, Nancy L Wilczynski, R. Brian Haynes

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2011
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster University
Mots-clésMedicineMEDLINERandomized controlled trialHealth services researchSystematic reviewGeneral partnershipHealth administrationClinical trialFamily medicineIntensive care medicinePublic healthNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,160
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,160
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0150,015
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,541
Tête enseignante GPT0,668
Écart entre enseignants0,127 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations141
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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