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Enregistrement W2953621575 · doi:10.2196/14141

Design Process and Utilization of a Novel Clinical Decision Support System for Neuropathic Pain in Primary Care: Mixed Methods Observational Study

2019· article· en· W2953621575 sur OpenAlexafffundvenueabout
Dale Guenter, Mohamed Abouzahra, Inge Schabort, Arun Radhakrishnan, Kalpana Nair, Sherrie Orr, Jessica Langevin, Paul Taenzer, Dwight E. Moulin

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensWestern UniversityQueen's UniversityUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesPfizer CanadaMcMaster UniversityLawson Health Research InstitutePfizer
Mots-clésObservational studyMedicineNeuropathic painDecision support systemClinical decision support systemProcess (computing)Intensive care medicineComputer scienceMedical emergencyData miningInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Computerized clinical decision support systems (CDSSs) have emerged as an approach to improve compliance of clinicians with clinical practice guidelines (CPGs). Research utilizing CDSS has primarily been conducted in clinical contexts with clear diagnostic criteria such as diabetes and cardiovascular diseases. In contrast, research on CDSS for pain management and more specifically neuropathic pain has been limited. A CDSS for neuropathic pain has the potential to enhance patient care as the challenge of diagnosing and treating neuropathic pain often leads to tension in clinician-patient relationships. OBJECTIVE: The aim of this study was to design and evaluate a CDSS aimed at improving the adherence of interprofessional primary care clinicians to CPG for managing neuropathic pain. METHODS: Recommendations from the Canadian CPGs informed the decision pathways. The development of the CDSS format and function involved participation of multiple stakeholders and end users in needs assessment and usability testing. Clinicians, including family medicine physicians, residents, and nurse practitioners, in three academic teaching clinics were trained in the use of the CDSS. Evaluation over one year included the measurement of utilization of the CDSS; change in reported awareness, agreement, and adoption of CPG recommendations; and change in the observed adherence to CPG recommendations. RESULTS: The usability testing of the CDSS was highly successful in the prototype environment. Deployment in the clinical setting was partially complete by the time of the study, with some limitations in the planned functionality. The study population had a high level of awareness, agreement, and adoption of guideline recommendations before implementation of CDSS. Nevertheless, there was a small and statistically significant improvement in the mean awareness and adoption scores over the year of observation (P=.01 for mean awareness scores at 6 and 12 months compared with baseline, for mean adoption scores at 6 months compared with baseline, and for mean adoption scores at 12 months). Documenting significant findings related to diagnosis of neuropathic pain increased significantly. Clinicians accessed CPG information more frequently than they utilized data entry functions. Nurse practitioners and first year family medicine trainees had higher utilization than physicians. CONCLUSIONS: We observed a small increase in the adherence to CPG recommendations for managing neuropathic pain. Clinicians utilized the CDSS more as a source of knowledge and as a training tool than as an ongoing dynamic decision support.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,279
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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