Feasibility of Implementing a Web-based Tool Built from Pharmacy Claims Data (e-MEDRESP) to Monitor Adherence to Respiratory Medications in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: e-MEDRESP is a novel web-based tool that provides easily interpretable information on patient adherence to asthma/chronic obstructive pulmonary disease medications, using pharmacy claims data. This study investigated the feasibility of implementing e-MEDRESP in primary care. Materials and Methods: In this 16-month prospective cohort study, e-MEDRESP was integrated into electronic medical records. Nineteen family physicians and 346 of their patients were enrolled. Counters embedded in the tool tracked physician use during the follow-up. Patient/physician satisfaction with e-MEDRESP was evaluated though telephone interviews and online questionnaires. The capacity of e-MEDRESP to improve adherence was explored using a pre–post analysis. Results: Overall, 252 patients had at least one medical visit during follow-up. e-MEDRESP was consulted by 15 (79%) physicians for 85 (34%) patients during clinic visits. Seventy-three patients participated in telephone interviews; 84% reported discussing their medication use with their physician; 33% viewed their e-MEDRESP report and indicated that it was easy to interpret. The physicians reported that the tool facilitated their evaluation of their patients’ medication adherence (mean ± standard deviation rating: 4.8 ± 0.7, on a 5-point Likert scale). Although the pre–post analysis did not reveal improved adherence in the overall cohort, adherence improved significantly in patients whose adherence level was <80% and patients prescribed inhaled corticosteroids (26.9% [95% CI 14.3%–39.3%]) or long-acting muscarinic agents (26.4% [95% CI 12.4%–40.2%]). Conclusions: e-MEDRESP was successfully integrated in clinical practice. It could serve as a powerful tool to help physicians monitor their patients’ medication adherence.
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 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 | 0,016 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».