The effect of computer decision support on optimizing appropriate dosing of novel oral anticoagulant therapy in the IMPACT-AF study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Guidelines favour use of the non-vitamin K oral anticoagulants (NOACs) over vitamin-K antagonists for stroke prevention in atrial fibrillation (AF). However, studies have shown these agents are being under-dosed relative to the doses recommended in the product labels. Purpose To assess the ability of a CDS tool, employed to support management of patients with AF in primary care, to optimize NOAC prescribing. Methods The Integrated Management Program Advancing Community Treatment of Atrial Fibrillation (IMPACT-AF) study was a cluster randomized controlled trial that assessed the ability of a CDS tool to optimize care of community-based AF patients. Between September 2014 and December 2016, 203 primary care providers (104 randomized to CDS use, 99 to usual care [UC]) and 1133 of their patients (n=597 CDS, n=548 UC) were enrolled. Among other functions, 9 CDS program rules provided recommendations on NOAC prescribing based upon a given patient's clinical profile, as per product labels. Appropriate NOAC prescribing within the IMPACT-AF study population was compared between patients managed with the CDS versus UC at baseline and 12-months. Results Of those patients prescribed a NOAC, a high proportion (approximately 70%) were managed as per NOAC prescribing recommendations at baseline (Fig. 1). At 12 months, this proportion did not appreciably change in the UC arm (Fig. 1). In the CDS arm, an 8.2% absolute/11.8% relative improvement in appropriate NOAC prescribing over baseline was seen at 12-months (Fig. 1). A comparison of patients at baseline and 12-months within each arm revealed a non-significant decline in the level of appropriate NOAC prescribing in the UC group (p=0.53). In the CDS arm, a significant improvement was observed in appropriate NOAC prescribing over time (p<0.001). Conclusion Even prior to any quality improvement efforts, appropriate NOAC prescribing was higher than anticipated in this contemporary cohort of community-based AF patients. At 12-months, significant further improvements were seen in the CDS but not the UC arm. These findings suggest that physician decision support can help enhance appropriate NOAC prescribing in the primary care setting. Figure 1. Appropriate NOAC prescribing Funding Acknowledgement Type of funding source: Private grant(s) and/or Sponsorship. Main funding source(s): Bayer Inc.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».