Immediate financial impact of computerized clinical decision support for long-term care residents with renal insufficiency: a case study
Notice bibliographique
Résumé
In a randomized trial of a clinical decision support system for drug prescribing for residents with renal insufficiency in a large long-term care facility, analyses were conducted to estimate the system's immediate, direct financial impact. We determined the costs that would have been incurred if drug orders that triggered the alert system had actually been completed compared to the costs of the final submitted orders and then compared intervention units to control units. The costs incurred by additional laboratory testing that resulted from alerts were also estimated. Drug orders were conservatively assigned a duration of 30 days of use for a chronic drug and 10 days for antibiotics. It was determined that there were modest reductions in drug costs, partially offset by an increase in laboratory-related costs. Overall, there was a reduction in direct costs (US$1391.43, net 7.6% reduction). However, sensitivity analyses based on alternative estimates of duration of drug use suggested a reduction as high as US$7998.33 if orders for non-antibiotic drugs were assumed to be continued for 180 days. The authors conclude that the immediate and direct financial impact of a clinical decision support system for medication ordering for residents with renal insufficiency is modest and that the primary motivation for such efforts must be to improve the quality and safety of medication ordering.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».