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Enregistrement W3014892952 · doi:10.4187/respcare.07328

Development of a Web-Based Tool Built From Pharmacy Claims Data to Assess Adherence to Respiratory Medications in Primary Care

2020· article· en· W3014892952 sur OpenAlexaff
Sandra Peláez, Catherine Lemière, Amélie Forget, Catherine Dalal, Maria-Kim Turcotte, Marie-France Beauchesne, Lucie Blais

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesSanofi GenzymeSanofiAstraZenecaGenentechGlaxoSmithKlineTeva Pharmaceutical Industries
Mots-clésMedicineFacilitatorPharmacyThematic analysisFocus groupInformaticsFamily medicinePsychological interventionMedical recordQualitative researchNursingMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medication adherence in asthma and COPD is notoriously low. To intervene effectively, family physicians need to assess adherence accurately, which is a challenging endeavor. In collaboration family physicians and individuals with asthma or COPD, we aimed to explore the barriers and facilitators of assessing medication adherence in clinical practice (exploratory phase), and to develop a novel web-based tool (e-MEDRESP) that will allow physicians to monitor adherence using pharmacy claims data (development phase). METHODS: = 20), and 10 individual interviews were conducted with physicians. In the exploratory phase, data were analyzed using thematic networks. In the development phase, we identified components to be included in an e-MEDRESP prototype through an iterative approach. The web-based e-MEDRESP tool was constructed by applying algorithms to pharmacy claims data that reflected end-users' recommendations through an informatics approach designed for electronic medical records. RESULTS: The main barriers to assessing medication adherence included a lack of objective information regarding medication use and short duration of medical visits. Physicians emphasized that identifying patients at risk for nonadherence requires a team effort from pharmacists, respiratory therapists, and nurses. Subjects also agreed that the use of easily interpretable pharmacy claims data could be an important facilitator and contributed to the development of the e-MEDRESP prototype, which contains graphical representations of the adherence to respiratory controller medications and dispensing of rescue medications. CONCLUSIONS: The e-MEDRESP tool has the potential to allow physicians to measure adherence objectively and to facilitate patient-physician communication concerning medication use. Future studies are needed to evaluate the feasibility of implementing e-MEDRESP in clinical practice. It would be relevant to develop strategies that could facilitate the sharing of information presented in e-MEDRESP among primary care health professionals.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,119 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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