A Randomized Trial Assessing the Impact of a Personal Printed Feedback Portrait on Statin Prescribing in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Knowledge translation (KT) initiatives have the potential to improve prescribing quality and produce savings that exceed the cost of the KT program itself, including the cost of evaluation using pragmatic study methods. Our objective was to measure the impact and estimated savings resulting from the distribution of individualized physician portraits of statin prescribing along with therapeutic recommendations in British Columbia, Canada. METHODS: A paired community design was used to study 2 725 family physicians in British Columbia. Communities were paired according to number of physicians and geographic location, with one community of each pair randomly assigned to an early (n = 1 349) or delayed (n = 1 376) intervention group. The intervention was a personalized prescribing portrait on statins that included therapeutic recommendations. The primary outcome was the impact on new prescribing (defined as statin naive) for primary prevention (defined as no diagnosis of cardiovascular disease) as recorded in the administrative claims databases of the BC Ministry of Health. RESULTS: Compared to the delayed control group, the relative probability of a new statin prescription for primary prevention decreased by 6% in the 12 months after the Education for Quality Improvement in Patient Care (EQIP) portrait compared to the preceding 12 months (relative risk [RR] 0.94; 95% confidence interval [CI] 0.91-0.98). There was also a non-statistically significant decrease in new prescribing for secondary prevention in patients diagnosed with cardiovascular disease (RR 0.96; 95% CI 0.91-1.01). We estimated that 572 fewer patients started statins for primary prevention in the first year after the portrait was mailed compared to patients in the delayed practices. We estimated the statin cost for those patients as $465,000 in the first two years, while the KT program to provide statin portraits cost less than $100,000. DISCUSSION: The individualized prescribing portrait had a significant beneficial effect on new statin prescribing for primary prevention but not secondary prevention. Provincial drug plan costs appear to have been reduced to a level that exceeded the cost of the program.
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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 | 0,033 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; 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 ».