Improving Adherence to Otitis Media Guidelines With Clinical Decision Support and Physician Feedback
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effects of electronic health record-based clinical decision support (CDS) and physician performance feedback on adherence to guidelines for acute otitis media (AOM) and otitis media with effusion (OME). METHODS: We conducted a factorial-design cluster randomized trial with primary care practices (n = 24) as the unit of randomization and visits as the unit of analysis. Between December 2007 and September 2010, data were collected from 139,305 otitis media visits made by 55,779 children aged 2 months to 12 years. When activated, the CDS system provided guideline-based recommendations individualized to the patient's history and presentation. Monthly physician feedback reported adherence to guideline-based care, changes over time, and comparisons to others in the practice and network. RESULTS: Comprehensive care (all recommended guidelines were adhered to) was accomplished for 15% of AOM and 5% of OME visits during the baseline period. The increase from baseline to intervention periods in adherence to guidelines was larger for CDS compared with non-CDS visits for comprehensive care, pain treatment, adequate diagnostic evaluation for OME, and amoxicillin as first-line therapy for AOM. Although performance feedback was associated with improved antibiotic prescribing for AOM and pain treatment, the joint effects of CDS and feedback on guideline adherence were not additive. There was marked variation in use of the CDS system, ranging from 5% to 45% visits across practices. CONCLUSIONS: Clinical decision support and performance feedback are both effective strategies for improving adherence to otitis media guidelines. However, combining the 2 interventions is no better than either delivered alone.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».