Effectiveness of confidential reports to physicians on their prescribing of antipsychotic medications in nursing homes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Antipsychotic medication use in nursing homes is associated with potential for harms. In Ontario, Canada, an agency of the provincial government offers nursing home physicians quarterly audit and feedback on their antipsychotic prescribing. We compared the characteristics of physicians who did and did not engage with the intervention, and assessed early changes in prescribing. Methods This population-level, retrospective cohort study used linked administrative databases to track prescribing practices in nursing homes pre-intervention (baseline), immediately post-initiative (3 months), and at follow-up (6 months). Exposure variables identified whether a physician signed up to participate (or not) or viewed the feedback following sign up (or not). Differences in the proportion of days that residents received antipsychotic medications at 6 months compared to baseline by exposure(s) were assessed using a linear mixed effects regression analysis to adjust for a range of resident, physician, and nursing home factors. Benzodiazepine and statin prescribing were assessed as a balance and tracer measures, respectively. Results Of 944 eligible physicians, 210 (22.3%) signed up to recieve the feedback report and 132 (13.9%) viewed their feedback. Physicians who signed up for feedback were more likely to have graduated from a Canadian medical school, work in urban nursing homes, and care for a larger number of residents. The clinical and functional characteristics of residents were similar across physician exposure groups. At 6 months, antipsychotic prescribing had decreased in all exposure groups. Those who viewed their feedback report had a signicantly greater reduction in antipsychotic prescribing than those who did not sign up (0.94% patient-days exposed; 95% CI 0.35 to 1.54%, p = 0.002). Trends in prescribing patterns across exposure groups for benzodiazepines and statins were not statistically significant. Interpretation Almost a quarter of eligible physicians engaged early in a voluntary audit and feedback intervention related to antipsychotic prescribing in nursing homes. Those who viewed their feedback achieved a small but statistically significant change in prescribing, equivalent to approximately 14,000 fewer days that nursing home residents received antipsychotic medications over 6 months. This study adds to the literature regarding the role of audit and feedback interventions to improve quality of care.
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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 | 0,018 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».