Abstract P200: Computerized Clinical Decision Support Systems for Therapeutic Drug Monitoring and Dosing: A Decision Maker--Researcher Partnership Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background Optimization of the return on investments in information technology innovations requires that current best evidence be considered for an effect on care processes and health outcomes. Computerized clinical decisions support systems (CCDSSs) might improve therapeutic drug monitoring and dosing (TDMD) by providing patient-tailored clinical recommendations. We summarized current evidence from randomized controlled trials (RCTs) for the effect of CCDSSs on TDMD. Methods A decision-maker - researcher partnership systematic review was performed to optimize the practical implementation of results. Studies from a previous review on the effect of CCDSSs (Garg AX, 2005) were included if they addressed TDMD and were RCTs. Additional RCTs were sought until January 2010 in MEDLINE, EMBASE, Evidence-Based Medicine Reviews and Inspec databases. RCTs assessing the effect of a CCDSS on process of care or patient outcomes were selected by pairs of independent reviewers. Results In total, 33 RCTs were identified that assessed the effect of a CCDSS on management of vitamin K antagonists (14), insulin (6), theophylline/aminophylline (4), aminoglycosides (3), digoxin (2), lidocaine (1), or as part of a multifaceted approach (3). All studies combined enrolled 24,627 patients; 13,219 were in the largest study, and only 6 other studies enrolled over 500 patients. Most studies were performed in one center (63%) and cluster randomization, of either clinics or physicians, was rarely used (18%). CCDSSs were usually stand-alone systems (76%) primarily used by physicians (85%). Overall, 18 of 30 studies (60%) showed an improvement in the process of care and 4 of 19 (21%) an improvement in patient outcomes. All evaluable studies assessing insulin dosing for glycemic control showed an improvement. In meta-analysis, CCDSSs for vitamin K antagonist dosing improved the time that patients spent in the therapeutic range by 6.1% (95% confidence interval: 0.46-11.83; p=0.03). Conclusions CCDSSs have potential for improving process of care for TDMD, specifically insulin and vitamin K antagonist dosing, but effects on patient outcomes were uncertain. More potent CCDSSs are needed and should be evaluated using cluster randomization, primarily assessing patient outcomes.
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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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».