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Enregistrement W2117162256

The medical office of the 21st century (MOXXI): effectiveness of computerized decision-making support in reducing inappropriate prescribing in primary care.

2003· article· en· W2117162256 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionDiscontinuationMedicineConfidence intervalClinical decision support systemAdverse effectMedical recordFamily medicineRelative riskEmergency medicinePediatricsMedical emergencyDecision support systemInternal medicineData miningNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adverse drug-related events are common in the elderly, and inappropriate prescribing is a preventable risk factor. Our objective was to determine whether inappropriate prescribing could be reduced when primary care physicians had computer-based access to information on all prescriptions dispensed and automated alerts for potential prescribing problems. METHODS: We randomly assigned 107 primary care physicians with at least 100 patients aged 66 years and older (total 12 560) to a group receiving computerized decision-making support (CDS) or a control group. Physicians in the CDS group had access to information on current and past prescriptions through a dedicated computer link to the provincial seniors' drug-insurance program. When any of 159 clinically relevant prescribing problems were identified by the CDS software, the physician received an alert that identified the nature of the problem, possible consequences and alternative therapy. The rate of initiation and discontinuation of potentially inappropriate prescriptions was assessed over a 13-month period. RESULTS: In the 2 months before the study, 31.8% of the patients in the CDS group and 33.3% of those in the control group had at least 1 potentially inappropriate prescription. During the study the number of new potentially inappropriate prescriptions per 1000 visits was significantly lower (18%) in the CDS group than in the control group (relative rate [RR] 0.82, 95% confidence interval [CI] 0.69-0.98), but differences between the groups in the rate of discontinuation of potentially inappropriate prescriptions were significant only for therapeutic duplication by the study physician and another physician (RR 1.66, 95% CI 0.99-2.79) and drug interactions caused by prescriptions written by the study physician (RR 2.15, 95% CI 0.98-4.70). INTERPRETATION: Computer-based access to complete drug profiles and alerts about potential prescribing problems reduces the rate of initiation of potentially inappropriate prescriptions but has a more selective effect on the discontinuation of such prescriptions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,276 · 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