Variation in responsiveness to warranted behaviour change among NHS clinicians: novel implementation of change detection methods in longitudinal prescribing data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine how clinicians vary in their response to new guidance on existing or new interventions, by measuring the timing and magnitude of change at healthcare institutions. DESIGN: Automated change detection in longitudinal prescribing data. SETTING: Prescribing data in English primary care. PARTICIPANTS: English general practices. MAIN OUTCOME MEASURES: In each practice the following were measured: the timing of the largest changes, steepness of the change slope (change in proportion per month), and magnitude of the change for two example time series (expiry of the Cerazette patent in 2012, leading to cheaper generic desogestrel alternatives becoming available; and a change in antibiotic prescribing guidelines after 2014, favouring nitrofurantoin over trimethoprim for uncomplicated urinary tract infection (UTI)). RESULTS: Substantial heterogeneity was found between institutions in both timing and steepness of change. The range of time delay before a change was implemented was large (interquartile range 2-14 months (median 8) for Cerazette, and 5-29 months (18) for UTI). Substantial heterogeneity was also seen in slope following a detected change (interquartile range 2-28% absolute reduction per month (median 9%) for Cerazette, and 1-8% (2%) for UTI). When changes were implemented, the magnitude of change showed substantially less heterogeneity (interquartile range 44-85% (median 66%) for Cerazette and 28-47% (38%) for UTI). CONCLUSIONS: Substantial variation was observed in the speed with which individual NHS general practices responded to warranted changes in clinical practice. Changes in prescribing behaviour were detected automatically and robustly. Detection of structural breaks using indicator saturation methods opens up new opportunities to improve patient care through audit and feedback by moving away from cross sectional analyses, and automatically identifying institutions that respond rapidly, or slowly, to warranted changes in clinical practice.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle