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Enregistrement W2921988818 · doi:10.1093/jcag/gwz006.109

A110 CLINICAL DECISION SUPPORT SYSTEM FOR IBD FLARE MANAGEMENT AND CORTICOSTEROID ADMINISTRATION: PRELIMINARY RESULTS FROM AN INTERRUPED TIME SERIES

2019· article· en· W2921988818 sur OpenAlexaffabout
Reed T. Sutton, Ellina Lytvyak, David Pincock, Daniel C. Baumgart, Daniel Sadowski, Richard N. Fedorak, Karen I. Kroeker

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformaticsClinical decision support systemMedicineWorkflowHealth informaticsDecision support systemAmbulatoryPoint of careDiseaseMedical emergencyNursingComputer scienceInternal medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Induction and maintenance of remission is a primary treatment goal for inflammatory bowel disease (IBD). Known gaps exist in adherence of practitioners to international guidelines for IBD care and, in other specialties, it has been shown to take up to 17 years for evidence to be translated into clinical practice. One problem; guidelines themselves are not actionable because they largely describe ‘what’ but not ‘how’. As a solution, our group developed a clinical decision support (CDS) tool for IBD in line with current guidelines. This was embedded into the Clinical Information System (CIS), EpicCare Ambulatory, as automated alerts, call-to-actions, and electronic order sets. Although similar tools have been built in other Epic systems and used for disease management, there is limited data on impact. We aim to assess the effect of our CDS tool on IBD specialists’ adherence to guidelines, as well as system satisfaction. A pragmatic, pre- and post-implementation design with a two-phase interrupted time-series. The interruption is activation of the CDS tool, accompanied by user training and a memo with instructions for use. Each data point will correspond to one month of individual patient visits, with a total of 18 months of data, 9 pre- and 9 post-interruption. A questionnaire including the Workflow Integration Survey (WIS) was administered to all users pre-interruption to collect demographic and baseline use data. The STARE-HI guidelines for health informatics evaluations were used in study design and assessment of appropriateness. The CDS tool was activated in October 2018. Ten IBD specialist users have completed the baseline questionnaire. Demographics; median of 7.0 (IQR: 6.0 to 7.0) years in practice, 5.0 (IQR: 4.0 to 6.0) years using any EMR, and 3.0 (IQR: 3.0 to 4.0) years using EpicCare. Users were asked to what extent they felt EpicCare was being fully utilized (Likert scale); 5 (50%) selected ‘neutral’, 5 (50%) selected ‘to a good extent’ (none selected ‘to the full extent’). Results from the WIS; mean of 4.0 (SD: 0.69) for navigation, 3.37 (SD: 0.93) for functionality, 3.50 (SD: 0.86) for ease of use, 3.30 (SD: 0.75) for workload. The Likert scores from individual WIS items are shown in Figure 1. At baseline, users are relatively satisfied with the different domains of the pre-existing system. About half of users feel that duplicate information is entered during patient encounters, and some feel that the system is not fully utilized. We will finish collecting adherence and application data and re-administer the WIS score again post-study. We hope to improve or at least do no harm to the current user experience, while improving guideline adherence and quality of care. CCC, CIHRUniversity of Alberta

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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