Development of a Web-Based Tool Built From Pharmacy Claims Data to Assess Adherence to Respiratory Medications in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».