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Enregistrement W2104793920 · doi:10.2196/medinform.3503

Adoption of Clinical Decision Support in Multimorbidity: A Systematic Review

2015· review· en· W2104793920 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPatient Safety Translational Research CentreMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésDecision support systemClinical decision support systemSystematic reviewComputer scienceMultimorbidityMEDLINEMedicineIntensive care medicineData miningChronic disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with multiple conditions have complex needs and are increasing in number as populations age. This multimorbidity is one of the greatest challenges facing health care. Having more than 1 condition generates (1) interactions between pathologies, (2) duplication of tests, (3) difficulties in adhering to often conflicting clinical practice guidelines, (4) obstacles in the continuity of care, (5) confusing self-management information, and (6) medication errors. In this context, clinical decision support (CDS) systems need to be able to handle realistic complexity and minimize iatrogenic risks. OBJECTIVE: The aim of this review was to identify to what extent CDS is adopted in multimorbidity. METHODS: This review followed PRISMA guidance and adopted a multidisciplinary approach. Scopus and PubMed searches were performed by combining terms from 3 different thesauri containing synonyms for (1) multimorbidity and comorbidity, (2) polypharmacy, and (3) CDS. The relevant articles were identified by examining the titles and abstracts. The full text of selected/relevant articles was analyzed in-depth. For articles appropriate for this review, data were collected on clinical tasks, diseases, decision maker, methods, data input context, user interface considerations, and evaluation of effectiveness. RESULTS: A total of 50 articles were selected for the full in-depth analysis and 20 studies were included in the final review. Medication (n=10) and clinical guidance (n=8) were the predominant clinical tasks. Four studies focused on merging concurrent clinical practice guidelines. A total of 17 articles reported their CDS systems were knowledge-based. Most articles reviewed considered patients' clinical records (n=19), clinical practice guidelines (n=12), and clinicians' knowledge (n=10) as contextual input data. The most frequent diseases mentioned were cardiovascular (n=9) and diabetes mellitus (n=5). In all, 12 articles mentioned generalist doctor(s) as the decision maker(s). For articles reviewed, there were no studies referring to the active involvement of the patient in the decision-making process or to patient self-management. None of the articles reviewed adopted mobile technologies. There were no rigorous evaluations of usability or effectiveness of the CDS systems reported. CONCLUSIONS: This review shows that multimorbidity is underinvestigated in the informatics of supporting clinical decisions. CDS interventions that systematize clinical practice guidelines without considering the interactions of different conditions and care processes may lead to unhelpful or harmful clinical actions. To improve patient safety in multimorbidity, there is a need for more evidence about how both conditions and care processes interact. The data needed to build this evidence base exist in many electronic health record systems and are underused.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,191
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,321 · 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