MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2971826216 · doi:10.2196/13835

Evaluation of a Health Information Technology–Enabled Panel Management Platform to Improve Anticoagulation Control in a Low-Income Patient Population: Protocol for a Quasi-Experimental Design

2019· article· en· W2971826216 sur OpenAlexvenueno aff
Valy Fontil, Dhruv S. Kazi, Roy Cherian, Shin‐Yu Lee, Urmimala Sarkar

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineWarfarinHealth information technologyPatient safetyHealth carePopulationMetric (unit)Protocol (science)Medical emergencyEmergency medicineOperations managementInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Warfarin is one of the most commonly prescribed medications in the United States, and it causes a significant proportion of adverse drug events. Patients taking warfarin fall outside of the recommended therapeutic range 30% of the time, largely because of inadequate laboratory monitoring and dose adjustment. This leads to an increased risk of blood clots or bleeding events. We propose a comparative effectiveness study to examine whether a technology-enabled anticoagulation management program can improve long-term clinical outcomes compared with usual care. OBJECTIVE: Our proposed intervention is the implementation of an electronic dashboard (integrated into a preexisting electronic health record) and standardized workflow to track patients' laboratory results, identify patients requiring follow-up, and facilitate the use of a validated nomogram for dose adjustment. The primary outcome of this study is the time in therapeutic range (TTR) at 6 months post intervention (a validated metric of anticoagulation quality among patients receiving warfarin). METHODS: We will employ a pre-post quasi-experimental design with a nonequivalent usual-care comparison site and a difference-in-differences approach to compare the effectiveness of a technology-enabled anticoagulation management program compared with usual care at a large university-affiliated safety-net clinic. RESULTS: We used a commercially available health information technology (HIT) platform to host a registry of patients on warfarin therapy and create the electronic dashboard for panel management. We developed the intervention with, and for, frontline clinician users, using principles of human-centered design. This study is funded until September 2020 and is approved by the University of California, San Francisco Institutional Review Board until June 22, 2020. We completed data collection in September 2019 and expect to complete our proposed analyses by February 2020. CONCLUSIONS: We anticipate that the intervention will increase TTR among patients taking warfarin and that the use of this HIT platform will facilitate tracking and monitoring of patients on warfarin, which could enable outreach to those overdue for visits or laboratory monitoring. We will use these findings to iteratively improve the platform in preparation for a larger, multiple-site, pragmatic clinical trial. If successful, our study will demonstrate the integration of HIT platforms into existing electronic health records to improve patient care in real-world clinical settings. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/13835.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,007

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 Opus0,318
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetAtrial Fibrillation Management and Outcomes→Travaux en français237 207→