A cluster randomized trial evaluating electronic prescribing in an ambulatory care setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication errors, adverse drug events and potential adverse drug events are common and serious in terms of the harms and costs that they impose on the health system and those who use it. Errors resulting in preventable adverse drug events have been shown to occur most often at the stages of ordering and administration. This paper describes the protocol for a pragmatic trial of electronic prescribing to reduce prescription error. The trial was designed to overcome the limitations associated with traditional study design. DESIGN: This study was designed as a 65-week, cluster randomized, parallel study. METHODS: The trial was conducted within ambulatory outpatient clinics in an academic tertiary care centre in Ontario, Canada. The electronic prescribing software for the study is a Canadian electronic prescribing software package which provides physician prescription entry with decision support at the point of care. Using a handheld computer (PDA) the physician selects medications using an error minimising menu-based pick list from a comprehensive drug database, create specific prescription instructions and then transmit the prescription directly and electronically to a participating pharmacy via facsimile or to the physician's printer using local area wireless technology. The unit of allocation and randomization is by 'week', i.e. the system is "on" or "off" according to the randomization scheme and the unit of analysis is the prescription, with adjustment for clustering of patients within practitioners. DISCUSSION: This paper describes the protocol for a pragmatic cluster randomized trial of point-of-care electronic prescribing, which was specifically designed to overcome the limitations associated with traditional study design. TRIAL REGISTRATION: This trial has been registered with clinicaltrials.gov (ID: NCT00252395).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,184 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».