Effect of drug utilization reviews on the quality of in-hospital prescribing: a quasi-experimental study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drug utilization review (DUR) programs are being conducted in Canadian hospitals with the aim of improving the appropriateness of prescriptions. However, there is little evidence of their effectiveness. The objective of this study was to assess the impact of both a retrospective and a concurrent DUR programs on the quality of in-hospital prescribing. METHODS: We conducted an interrupted time series quasi-experimental study. Using explicit criteria for quality of prescribing, the natural history of cisapride prescription was established retrospectively in three university-affiliated hospitals. A retrospective DUR was implemented in one of the hospitals, a concurrent DUR in another, whereas the third hospital served as a control. An archivist abstracted records of all patients who were prescribed cisapride during the observation period. The effect of DURs relative to the control hospital was determined by comparing estimated regression coefficients from the time series models and by testing the statistical significance using a 2-tailed Student's t test. RESULTS: The concurrent DUR program significantly improved the appropriateness of prescriptions for the indication for use whereas the retrospective DUR brought about no significant effect on the quality of prescribing. CONCLUSION: Results suggest a retrospective DUR approach may not be sufficient to improve the quality of prescribing. However, a concurrent DUR strategy, with direct feedback to prescribers seems effective and should be tested in other settings with other drugs.
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 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 | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».