Effect of an Educational Toolkit on Quality of Care: A Pragmatic Cluster Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Printed educational materials for clinician education are one of the most commonly used approaches for quality improvement. The objective of this pragmatic cluster randomized trial was to evaluate the effectiveness of an educational toolkit focusing on cardiovascular disease screening and risk reduction in people with diabetes. METHODS AND FINDINGS: All 933,789 people aged ≥40 years with diagnosed diabetes in Ontario, Canada were studied using population-level administrative databases, with additional clinical outcome data collected from a random sample of 1,592 high risk patients. Family practices were randomly assigned to receive the educational toolkit in June 2009 (intervention group) or May 2010 (control group). The primary outcome in the administrative data study, death or non-fatal myocardial infarction, occurred in 11,736 (2.5%) patients in the intervention group and 11,536 (2.5%) in the control group (p = 0.77). The primary outcome in the clinical data study, use of a statin, occurred in 700 (88.1%) patients in the intervention group and 725 (90.1%) in the control group (p = 0.26). Pre-specified secondary outcomes, including other clinical events, processes of care, and measures of risk factor control, were also not improved by the intervention. A limitation is the high baseline rate of statin prescribing in this population. CONCLUSIONS: The educational toolkit did not improve quality of care or cardiovascular outcomes in a population with diabetes. Despite being relatively easy and inexpensive to implement, printed educational materials were not effective. The study highlights the need for a rigorous and scientifically based approach to the development, dissemination, and evaluation of quality improvement interventions. TRIAL REGISTRATION: http://www.ClinicalTrials.gov NCT01411865 and NCT01026688.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».