The medical office of the 21st century (MOXXI): effectiveness of computerized decision-making support in reducing inappropriate prescribing in primary care.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».