A Pragmatic Cluster Randomized Trial of an Electronic Clinical Decision Support System to Improve Chronic Kidney Disease Management in Primary Care: Design, Rationale, and Implementation Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The diagnosis of chronic kidney disease (CKD) is based on laboratory results easily extracted from electronic health records; therefore, CKD identification and management is an ideal area for targeted electronic decision support efforts. Early CKD management frequently occurs in primary care settings where primary care providers (PCPs) may not implement all the best practices to prevent CKD-related complications. Few previous studies have employed randomized trials to assess a CKD electronic clinical decision support system (eCDSS) that provided recommendations to PCPs tailored to each patient based on laboratory results. OBJECTIVE: The aim of this study was to report the trial design and implementation experience of a CKD eCDSS in primary care. METHODS: at least 90 days apart. Randomization occurred at the PCP level. For patients of PCPs in either of the 2 intervention arms, the research team ordered triple-marker testing (serum creatinine, serum cystatin-c, and urine albumin-creatinine-ratio) at the beginning of the study period, to be completed when acquiring labs for regular clinical care. The eCDSS launched for PCPs and patients in the intervention arms during a regular PCP visit subsequent to completing the triple-marker testing. The eCDSS delivered individualized guidance on cardiovascular risk-reduction, potassium and proteinuria management, and patient education. Patients in the eCDSS+ arm also received a pharmacist phone call to reinforce CKD-related education. The primary clinical outcome is blood pressure change from baseline at 6 months after the end of the trial, and the main secondary outcome is provider awareness of CKD diagnosis. We also collected process, patient-centered, and implementation outcomes. RESULTS: , 413 were excluded per protocol and 58 opted out or withdrew, resulting in 524 patient participants (188 usual care; 165 eCDSS; and 171 eCDSS+). During the 12-month intervention period, 53.0% (178/336) of intervention patient participants completed triple-marker labs. Among these, 138/178 (77.5%) had a PCP appointment after the triple-marker labs resulted; the eCDSS was opened for 73.9% (102/138), with orders or education signed for 81.4% (83/102). CONCLUSIONS: Successful integration of an eCDSS into primary care workflows and high eCDSS utilization rates at eligible visits suggest this tailored electronic approach is feasible and has the potential to improve guideline-concordant CKD care. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02925962; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02925962 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/78qpx1mjR). INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/14022.
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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 | 0,026 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».