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Enregistrement W4320481764 · doi:10.1186/s41512-023-00140-6

IMplementing Predictive Analytics towards efficient COPD Treatments (IMPACT): protocol for a stepped-wedge cluster randomized impact study

2023· article· en· W4320481764 sur OpenAlexafffundabout
Kristina D. Michaux, Rebecca Metcalfe, Paloma Burns, Annalijn Conklin, Alison M. Hoens, Daniel J. Smith, L C Struik, Abdollah Safari, Don D. Sin, Mohsen Sadatsafavi, Nick Bansback, Prabjit Barn, Joan L. Bottorff, Stirling Bryan, Chris Carlsten, Mary De Vera, Andrea S. Gershon, Samir Gupta, Paul Gustafson, Mehrshad Mokhtaran, Jim Johnson, Janice M. Leung, Larry D. Lynd, Brian Simmers, Janet Sutherland, Dhingra Vinay

Notice bibliographique

RevueDiagnostic and Prognostic Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPulmonologistsMedicineCOPDRandomized controlled trialExacerbationClinical decision support systemPsychological interventionPhysical therapyMedical prescriptionIntensive care medicineDecision support systemNursingInternal medicineData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Personalized disease management informed by quantitative risk prediction has the potential to improve patient care and outcomes. The integration of risk prediction into clinical workflow should be informed by the experiences and preferences of stakeholders, and the impact of such integration should be evaluated in prospective comparative studies. The objectives of the IMplementing Predictive Analytics towards efficient chronic obstructive pulmonary disease (COPD) treatments (IMPACT) study are to integrate an exacerbation risk prediction tool into routine care and to determine its impact on prescription appropriateness (primary outcome), medication adherence, quality of life, exacerbation rates, and sex and gender disparities in COPD care (secondary outcomes). METHODS: IMPACT will be conducted in two phases. Phase 1 will include the systematic and user-centered development of two decision support tools: (1) a decision tool for pulmonologists called the ACCEPT decision intervention (ADI), which combines risk prediction from the previously developed Acute COPD Exacerbation Prediction Tool with treatment algorithms recommended by the Canadian Thoracic Society's COPD pharmacotherapy guidelines, and (2) an information pamphlet for COPD patients (patient tool), tailored to their prescribed medication, clinical needs, and lung function. In phase 2, we will conduct a stepped-wedge cluster randomized controlled trial in two outpatient respiratory clinics to evaluate the impact of the decision support tools on quality of care and patient outcomes. Clusters will be practicing pulmonologists (n ≥ 24), who will progressively switch to the intervention over 18 months. At the end of the study, a qualitative process evaluation will be carried out to determine the barriers and enablers of uptake of the tools. DISCUSSION: The IMPACT study coincides with a planned harmonization of electronic health record systems across tertiary care centers in British Columbia, Canada. The harmonization of these systems combined with IMPACT's implementation-oriented design and partnership with stakeholders will facilitate integration of the tools into routine care, if the results of the proposed study reveal positive association with improvement in the process and outcomes of clinical care. The process evaluation at the end of the trial will inform subsequent design iterations before largescale implementation. TRIAL REGISTRATION: NCT05309356.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,386 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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