Physicians’ response to computerised alerts for psychotropic drugs in older persons: a multilevel analysis of the associated alert, patient and physician characteristics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Computerised drug alerts are expected to reduce patients' risk of adverse drug events. However, physicians over-ride most drug alerts, because they believe that the benefit exceeds the risk. The purpose of this study was to determine the drug alert, patient and physician characteristics associated with the: (1) occurrence of psychotropic drug alerts for elderly patients and the (2) response to these alerts by their primary care physicians. SETTING: Primary care, Quebec, Canada. DESIGN: Prospective cohort study. PARTICIPANTS: Sixty-one physicians using an electronic prescribing and drug alert decision-support system in their practice, and 3413 elderly patients using psychotropic drugs. PRIMARY AND SECONDARY MEASURES: Psychotropic drug class, alert severity, patient risk for fall injuries and physician experience, practice volume and computer use were evaluated in relationship to the likelihood of having: (1) a psychotropic drug alert, (2) the prescription revised in response to an alert. Cluster-adjusted alternating logistic regression was used to assess multilevel predictors of alert occurrence and response. RESULTS: In total 13 080 psychotropic drug alerts were generated in 8931 visits. Alerts were more likely to be generated for male patients at higher risk of fall-related injury and for physicians who established the highest alert threshold. In 9.9% of alerts seen, the prescription was revised. The highest revision rate was for antipsychotic alerts (22.6%). Physicians were more likely to revise prescriptions for severe alerts (OR 2.03; 95%CI 1.39 to 2.98), if patients had cognitive impairment (OR 1.95; 95%CI 1.13 to 3.36), and if they made more visits to their physician (OR 1.05 per 5 visits; 95%CI 1 to 1.09). CONCLUSIONS: Physicians view and respond to a small proportion of alerts, mainly for higher-risk patients. To reduce the risk of psychotropic drug-related fall injuries, a new generation of evidence-based drug alerts should be developed.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».