MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4385324238 · doi:10.1371/journal.pone.0289147

Effects of an academic detailing service on benzodiazepine prescribing patterns in primary care

2023· article· en· W4385324238 sur OpenAlexaffabout
Meagan Lacroix, Fred Abdelmalek, Karl Everett, Lena Salach, Lindsay Bevan, Victoria J. Burton, Noah Ivers, Mina Tadrous

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensCentre for Social InnovationInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careAcademic detailingBenzodiazepineMedicineFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Benzodiazepines are commonly used to treat anxiety and/or insomnia but are associated with substantial safety risks. Changes to prescribing patterns in primary care may be facilitated through tailored quality improvement strategies. Academic detailing (AD) may be an effective method of promoting safe benzodiazepine prescribing. The objective of this study was to evaluate the effectiveness of AD on benzodiazepine prescribing among family physicians. METHODS AND FINDINGS: We used an interrupted time series matched cohort design using population-based administrative claims databases. Participants were family physicians practicing in Ontario, Canada. The intervention was a voluntary AD service which involves brief service-oriented educational outreach visits by a trained pharmacist. The focus was on key messages for safer benzodiazepine prescribing in primary care with an emphasis on judicious prescribing to older adults aged 65 and older. Physicians in the intervention group were those who received at least one AD visit on benzodiazepine use between June 2019 and February 2020. Physicians in the control group were included if they did not receive an AD visit during the study period. Intervention physicians were matched to control physicians 1:4, on a variety of characteristics. Physicians were excluded if they had inactive billing or billing of less than 100 unique patient visits in the calendar year prior to the index date. The primary outcome was mean total benzodiazepine prescriptions at the level of the physician. Secondary outcomes were rate (per 100) of patients with long-term prescriptions, high-risk prescriptions, newly started prescriptions, and benzodiazepine-related patient harms. Data were analyzed using a repeated measures pre-post comparison with an intention-to-treat. Analyses were then stratified to focus on effects within higher-prescribing physicians. There were 1337 physicians were included in the study; 237 who received AD and 1064 who did not. There was no significant change in benzodiazepine prescribing when considering all physicians in the intervention and matched control groups. Although not significant, a greater reduction in total benzodiazepine prescriptions was observed amongst the highest-volume prescribing physicians who received the intervention (% change in slope = -0.53, 95%CI = -2.34 to 1.30, p > .05). The main limitation of our study was the voluntary nature of the AD intervention, which may have introduced a self-selection bias of physicians most open to changing their prescribing. CONCLUSION: This study suggests that future AD interventions should focus on physicians with the greatest room for improvement to their prescribing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONE→Même sujetMental Health Treatment and Access→Travaux en français237 207→