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Enregistrement W3112489253 · doi:10.3899/jrheum.200806

Improving Pneumococcal Vaccination Rates in Rheumatology Patients by Using Best Practice Alerts in the Electronic Health Records

2020· article· en· W3112489253 sur OpenAlexvenueno aff
Heena Sheth, Vera D. Grimes, Diana Rudge, Brandon Ayers, Larry W. Moreland, Gary S. Fischer, Rohit Aggarwal

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVaccinationPneumococcal polysaccharide vaccinePneumococcal conjugate vaccineInternal medicinePneumococcal vaccineMedical recordPsychological interventionElectronic medical recordRheumatologyFamily medicineImmunologyStreptococcus pneumoniaePneumococcal disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To improve pneumococcal vaccination (PV) rates among rheumatology clinic patients on immunosuppressive therapy in the outpatient settings. METHODS: This quality improvement project was based on the pre-post intervention design. Phase I of the project targeted patients with rheumatoid arthritis from 13 rheumatology clinics (January 2013-July 2015) on immunosuppressive therapy to receive the pneumococcal polysaccharide vaccine (PPSV23). In the Phase II study (January 2016-October 2017), all patients on immunosuppressive medications regardless of diagnosis were targeted to receive PPSV23 and the pneumococcal conjugate vaccine (PCV13). The best practice alerts (BPAs) for both PVs were developed based on the Centers for Disease Control and Prevention guidelines, which appeared on electronic medical records for eligible patients at the time of assessment by the medical assistant. The BPA was designed to inform the vaccination status and enable the physician to order the PV, or to document refusal or deferral reasons. Education regarding vaccine guidelines, BPAs, vaccination process, and regular feedback of results were important project interventions. The vaccination rates during pre-post intervention for each study phase were compared using chi-square test. RESULTS: < 0.0001). The documentation rates (vaccine received, ordered, patient refusal and deferral reasons) increased significantly in both phases. CONCLUSION: Electronic identification of vaccine eligibility and implementation of BPAs with capabilities to order and document resulted in significantly improved PV rates. The process has potential for self-sustainability and generalizability.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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