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Enregistrement W2156517549 · doi:10.1136/amiajnl-2011-000304

The effectiveness of integrated health information technologies across the phases of medication management: a systematic review of randomized controlled trials

2011· review· en· W2156517549 sur OpenAlexafffundabout
K. Ann McKibbon, Cynthia Lokker, Steven M. Handler, Lisa Dolovich, Anne Holbrook, Daria O’Reilly, Robyn Tamblyn, Brian J Hemens, Runki Basu, Sue Troyan, Pavel S Roshanov

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Medical Informatics Association · 2011
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensMcGill UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesU.S. Public Health ServiceAgency for Healthcare Research and QualityMcMaster UniversityU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésRandomized controlled trialHealth information technologyAgency (philosophy)MedicineHealth careQuality managementQuality (philosophy)Systematic reviewMEDLINEComputer scienceOperations managementManagement systemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The US Agency for Healthcare Research and Quality funded an evidence report to address seven questions on multiple aspects of the effectiveness of medication management information technology (MMIT) and its components (prescribing, order communication, dispensing, administering, and monitoring). MATERIALS AND METHODS: Medline and 11 other databases without language or date limitations to mid-2010. Randomized controlled trials (RCTs) assessing integrated MMIT were selected by two independent reviewers. Reviewers assessed study quality and extracted data. Senior staff checked accuracy. RESULTS: Most of the 87 RCTs focused on clinical decision support and computerized provider order entry systems, were performed in hospitals and clinics, included primarily physicians and sometimes nurses but not other health professionals, and studied process changes related to prescribing and monitoring medication. Processes of care improved for prescribing and monitoring mostly in hospital settings, but the few studies measuring clinical outcomes showed small or no improvements. Studies were performed most frequently in the USA (n=63), Europe (n=16), and Canada (n=6). DISCUSSION: Many studies had limited description of systems, installations, institutions, and targets of the intervention. Problems with methods and analyses were also found. Few studies addressed order communication, dispensing, or administering, non-physician prescribers or pharmacists and their MMIT tools, or patients and caregivers. Other study methods are also needed to completely understand the effects of MMIT. CONCLUSIONS: Almost half of MMIT interventions improved the process of care, but few studies measured clinical outcomes. This large body of literature, although instructive, is not uniformly distributed across settings, people, medication phases, or outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,020
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,432 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations105
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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