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Enregistrement W2169806496 · doi:10.1186/1745-6215-16-2

Effectiveness of a computerized drug-monitoring program to detect and prevent adverse drug events and medication non-adherence in outpatient ambulatory care: study protocol of a randomized controlled trial

2015· article· en· W2169806496 sur OpenAlexafffundabout
Alan J. Forster, Tobias E. Erlanger, Alison Jennings, Claudine Auger, David L. Buckeridge, Carl van Walraven, Robyn Tamblyn

Notice bibliographique

RevueTrials · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensRoyal Victoria HospitalUniversity of OttawaCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité de MontréalMcGill University Health CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesMcGill UniversityOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePharmacistMedical prescriptionAmbulatoryIntervention (counseling)Ambulatory careAdverse effectMedical emergencyProtocol (science)Medication therapy managementRandomized controlled trialDrugHealth careOutreachEmergency medicinePatient safetyIntensive care medicinePharmacyFamily medicineAlternative medicineNursingPharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medications are an effective intervention for managing and preventing health problems but their benefit can be undermined by non-adherence or adverse drug events (ADEs). Since these issues may be interconnected, efforts to improve non-adherence should also include reduction of ADEs. We have developed the ISTOP-ADE system (Information Systems-enabled Outreach for Preventing Adverse Drug Events), which enables timely monitoring and managing of ADEs. The objectives of this study are to determine whether the ISTOP-ADE system, compared to routine care, will reduce: a) the probability of discontinuing the use of prognosis-altering medications; b) the probability of a patient experiencing a severe ADE; c) the proportion of patients experiencing ADEs, preventable ADEs and ameliorable ADEs; and d) health services utilization. METHODS/DESIGN: We will randomly assign 2,200 adult ambulatory patients in the province of Québec who have been prescribed an incident medication for the management or prevention of a chronic health condition, to routine care or the ISTOP-ADE system. The ISTOP-ADE system consists of an interactive voice response system (IVRS) paired with pharmacist support. The IVRS will call patients at 3 and 17 days post-prescription to determine if they are experiencing any problems and connect them with a pharmacist when required or desired by the patient. We will evaluate medication persistence at 180 days and health-care utilization using provincial administrative data. Two blinded physicians will ascertain ADE status through a case review. DISCUSSION: We expect the ISTOP-ADE intervention to be feasible and to improve the quality of patient care through improved medication adherence, reduced ADE duration and reduced number of ADEs resulting in an emergency department or inpatient encounter. This in turn could lower health-care utilization, saving costs and lowering the burden on emergency departments and family practices. The success of ISTOP-ADE would present opportunities to implement this intervention through health systems, health insurance agents and commercial pharmacies. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT02059044. Date registered: 10 January 2014.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations11
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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