Implementing an evidence-based computerized decision support system to improve patient care in a general hospital: the CODES study protocol for a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computerized decision support systems (CDSSs) are information technology-based software that provide health professionals with actionable, patient-specific recommendations or guidelines for disease diagnosis, treatment, and management at the point-of-care. These messages are intelligently filtered to enhance the health and clinical care of patients. CDSSs may be integrated with patient electronic health records (EHRs) and evidence-based knowledge. METHODS/DESIGN: We designed a pragmatic randomized controlled trial to evaluate the effectiveness of patient-specific, evidence-based reminders generated at the point-of-care by a multi-specialty decision support system on clinical practice and the quality of care. We will include all the patients admitted to the internal medicine department of one large general hospital. The primary outcome is the rate at which medical problems, which are detected by the decision support software and reported through the reminders, are resolved (i.e., resolution rates). Secondary outcomes are resolution rates for reminders specific to venous thromboembolism (VTE) prevention, in-hospital all causes and VTE-related mortality, and the length of hospital stay during the study period. DISCUSSION: The adoption of CDSSs is likely to increase across healthcare systems due to growing concerns about the quality of medical care and discrepancy between real and ideal practice, continuous demands for a meaningful use of health information technology, and the increasing use of and familiarity with advanced technology among new generations of physicians. The results of our study will contribute to the current understanding of the effectiveness of CDSSs in primary care and hospital settings, thereby informing future research and healthcare policy questions related to the feasibility and value of CDSS use in healthcare systems. This trial is seconded by a specialty trial randomizing patients in an oncology setting (ONCO-CODES). TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02577198?term=NCT02577198&rank=1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».