Long Term Effectiveness on Prescribing of Two Multifaceted Educational Interventions: Results of Two Large Scale Randomized Cluster Trials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Information on benefits and risks of drugs is a key element affecting doctors' prescribing decisions. Outreach visits promoting independent information have proved moderately effective in changing prescribing behaviours. OBJECTIVES: Testing the short and long-term effectiveness on general practitioners' prescribing of small groups meetings led by pharmacists. METHODS: Two cluster open randomised controlled trials (RCTs) were carried out in a large scale NHS setting. Ad hoc prepared evidence based material were used considering a therapeutic area approach--TEA, with information materials on osteoporosis or prostatic hyperplasia--and a single drug oriented approach--SIDRO, with information materials on me-too drugs of 2 different classes: barnidipine or prulifloxacin. In each study, all 115 Primary Care Groups in a Northern Italy area (2.2 million inhabitants, 1737 general practitioners) were randomised to educational small groups meetings, in which available evidence was provided together with drug utilization data and clinical scenarios. Main outcomes were changes in the six-months prescription of targeted drugs. Longer term results (24 and 48 months) were also evaluated. RESULTS: In the TEA trial, one of the four primary outcomes showed a reduction (prescription of alfuzosin compared to tamsulosin and terazosin in benign prostatic hyperplasia: prescribing ratio -8.5%, p = 0.03). Another primary outcome (prescription of risedronate) showed a reduction at 24 and 48 months (-7.6%, p = 0.02; and -9,8%, p = 0.03), but not at six months (-5.1%, p = 0.36). In the SIDRO trial both primary outcomes showed a statistically significant reduction (prescription of barnidipine -9.8%, p = 0.02; prescription of prulifloxacin -11.1%, p = 0.04), which persisted or increased over time. INTERPRETATION: These two cluster RCTs showed the large scale feasibility of a complex educational program in a NHS setting, and its potentially relevant long-term impact on prescribing habits, in particular when focusing on a single drug. National Health systems should invest in independent drug information programs. TRIAL REGISTRATION: Controlled-Trials.com ISRCTN05866587.
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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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».