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Enregistrement W2511411633 · doi:10.1186/s13063-016-1547-2

Practice facilitation for improving cardiovascular care: secondary evaluation of a stepped wedge cluster randomized controlled trial using population-based administrative data

2016· article· en· W2511411633 sur OpenAlexafffundabout
Catherine Deri Armstrong, Monica Taljaard, William Hogg, Amy E. Mark, Clare Liddy

Notice bibliographique

RevueTrials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPfizer CanadaOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesPfizer
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialPopulationOddsFacilitationCluster (spacecraft)Odds ratioHealth careFamily medicineLogistic regressionEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Practice facilitation (PF), a multifaceted approach in which facilitators (external health care professionals) help family physicians to improve their adoption of best practices, has been highly successful. Improved Delivery of Cardiovascular Care (IDOCC) was an innovative PF trial designed to improve evidence-based care for people who have, or are at risk of, cardiovascular disease (CVD). The intervention was found to be ineffective as assessed by a patient-level composite score based on chart reviews from a subsample of patients (N = 5292). Here, we used population-based administrative data to examine IDOCC's effect on CVD-related hospitalizations. METHODS: IDOCC used a pragmatic, stepped wedge cluster randomized controlled design involving primary care providers recruited across Eastern Ontario, Canada. IDOCC's effect on CVD-related hospitalizations was assessed in the 2 years of active intervention and post-intervention years. Marginal and mixed-effects regression analyses were used to account for the study design and to control for patient, physician, and practice characteristics. Secondary and subgroup analyses investigated robustness. RESULTS: Our sample included 262,996 patient/year observations representing 54,085 unique patients who had, or were at risk of, CVD, from 70 practices. There was a strong decreasing secular trend in CVD-related hospitalizations but no statistically significant effect of IDOCC. Relative to patients in the control condition, patients in the intervention condition were estimated to have 4 % lower odds of CVD-related hospitalizations (adjOR = 0.96, 99 % CI 0.83 to 1.11). The nonsignificant result persisted across robustness analyses. CONCLUSIONS: Clinical outcomes from administrative databases were examined to form a more complete picture of the (in)effectiveness of a large-scale quality improvement intervention. IDOCC did not have a significant effect on CVD hospitalizations, suggesting that the results from the primary composite adherence score analysis were neither due to choice of outcome nor relatively short follow-up period. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT00574808 , registered on 14 December 2007.

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)0,178
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,418
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1780,418
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,811
Tête enseignante GPT0,703
Écart entre enseignants0,108 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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