Use of a point‐of‐care web‐based application to enhance adherence to the CANMAT and ISBD 2018 guidelines for the management of bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: While clinical guidelines exist for the management of bipolar disorder (BD), there are significant challenges to their widespread dissemination and implementation in clinical practice. The Canadian Network of Mood and Anxiety Treatment Improving Patient Care and Outcomes in the Treatment of Bipolar Disorder (C-IMPACT BD) web-based application was developed for use at the point-of-care to improve adherence to guidelines for evidence-based pharmacological management of BD. METHODS: C-IMPACT BD uses a point-of-care practice assessment which, via adaptive questioning of patient-specific information, text/video descriptions of the guidelines, and pop-up prompts delivers personalized, evidence-based treatment recommendations for patients with BD. In order to inform quality improvement of the newly developed tool, a sample of Canadian physicians were invited to use the application and record its influence on their prescribing behavior. RESULTS: Of 375 patients with bipolar I (BD-I) or bipolar II (BD-II) disorder for whom a point-of-care practice assessment was completed, a change in therapy was considered for 225 (60.0%). Prior to completing the assessment, 59.6% of these patients were receiving first-line therapy recommended for their phase of illness. Following the assessment, the overall number of patients for whom a first-line recommended therapy was being considered increased significantly to 76.9% (p = 0.0001). CONCLUSIONS: Outcomes suggest that the C-IMPACT BD web-based application has the potential to improve physician adherence to clinical treatment guidelines. Formal research investigations are warranted to explore the impact of this tool on physician prescribing behavior and patient outcomes.
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,009 | 0,002 |
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 ».