An Electronic Dashboard to Improve Dosing of Hydroxychloroquine Within the Veterans Health Care System: Time Series Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hydroxychloroquine (HCQ) is commonly used for patients with autoimmune conditions. Long-term use of HCQ can cause retinal toxicity, but this risk can be reduced if high doses are avoided. OBJECTIVE: We developed and piloted an electronic health record-based dashboard to improve the safe prescribing of HCQ within the Veterans Health Administration (VHA). We observed pilot facilities over a 1-year period to determine whether they were able to improve the proportion of patients receiving inappropriate doses of HCQ. METHODS: Patients receiving HCQ were identified from the VHA corporate data warehouse. Using PowerBI (Microsoft Corp), we constructed a dashboard to display patient identifiers and the most recent HCQ dose and weight (flagged if ≥5.2 mg/kg/day). Six VHA pilot facilities were enlisted to test the dashboard and invited to participate in monthly webinars. We performed an interrupted time series analysis using synthetic controls to assess changes in the proportion of patients receiving HCQ ≥5.2 mg/kg/day between October 2020 and November 2021. RESULTS: At the start of the study period, we identified 18,525 total users of HCQ nationwide at 128 facilities in the VHA, including 1365 patients at the 6 pilot facilities. Nationwide, at baseline, 19.8% (3671/18,525) of patients were receiving high doses of HCQ. We observed significant improvements in the proportion of HCQ prescribed at doses ≥5.2 mg/kg/day among pilot facilities after the dashboard was deployed (-0.06; 95% CI -0.08 to -0.04). The difference in the postintervention linear trend for pilot versus synthetic controls was also significant (-0.06; 95% CI -0.08 to -0.05). CONCLUSIONS: The use of an electronic health record-based dashboard reduced the proportion of patients receiving higher than recommended doses of HCQ and significantly improved performance at 6 VHA facilities. National roll-out of the dashboard will enable further improvements in the safe prescribing of HCQ.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».