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Enregistrement W3155935920 · doi:10.1007/s11657-021-00919-4

Use of an electronic medical record dashboard to identify gaps in osteoporosis care

2021· article· en· W3155935920 sur OpenAlexafffundabout
Αλεξάνδρα Παπαϊωάννου, Eugène McCloskey, Alan Bell, Daniel Ngui, Upe Mehan, Marcus Tan, Lianne Goldin, Adam J. Langer

Notice bibliographique

RevueArchives of Osteoporosis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensCentre for Family MedicineUniversity of TorontoMcMaster UniversityUniversity of British ColumbiaSt. Peter's Hospital
Organismes subventionnairesAmgen CanadaAmgen
Mots-clésMedicineFRAXOsteoporosisBone mineralGuidelineMedical recordRisk assessmentFamily medicineOrthopedic surgeryPhysical therapyEmergency medicineInternal medicineSurgeryOsteoporotic fracture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using an electronic medical record (EMR)-based dashboard, this study explored osteoporosis care gaps in primary care. Eighty-four physicians shared their practice activities related to bone mineral density testing, 10-year fracture risk calculation and treatment for those at high risk. Significant gaps in fracture risk calculation and osteoporosis management were identified. PURPOSE: To identify care gaps in osteoporosis management focusing on Canadian clinical practice guidelines (CPG) related to bone mineral density (BMD) testing, 10-year fracture risk calculation and treatment for those at high risk. METHODS: The ADVANTAGE OP EMR tool consists of an interactive algorithm to facilitate assessment and management of fracture risk using CPG. The FRAX® and Canadian Association of Radiologists and Osteoporosis Canada (CAROC) tools were embedded to facilitate 10-year fracture risk calculation. Physicians managed patients as clinically indicated but with EMR reminders of guideline recommendations; participants shared practice level data on management activities after 18-month use of the tool. RESULTS: Eighty-four physicians (54%) of 154 who agreed to participate in this study shared their aggregate practice activities. Across all practices, there were 171,310 adult patients, 40 years of age and older, of whom 17,214 (10%) were at elevated risk for fracture. Sixty-two percent of patients potentially at elevated risk for fractures did not have BMD testing completed; most common reasons for this were intention to order BMD later (48%), physician belief that BMD was not required (15%) and patient refusal (20%). For patients with BMD completed, fracture risk was calculated in 29%; 19% were at high risk, of whom 37% were not treated with osteoporosis medications as recommended by CPG. CONCLUSION: Despite access to CPG and fracture risk calculators through the ADVANTAGE OP EMR tool, significant gaps remain in fracture risk calculation and osteoporosis management. Additional strategies are needed to address this clinical inertia among family physicians.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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