34 Engaging family medicine residents to consider sustainable prescribing practices for diagnosing and treating asthma
Notice bibliographique
Résumé
In primary care, one of the largest sources of greenhouse gases are from pressurized metered-dose inhalers (pMDIs). pMDIs are an effective delivery device for respiratory illnesses, however they contain HFA, a powerful greenhouse to propel medication into a patient’s lungs Furthermore, about a third of patients prescribed inhalers do not have an objective diagnosis of asthma or COPD. Choosing Wisely Canada recommends only continuing treatment with objective confirmation of asthma or COPD. Additionally, the Canadian Thoracic Society updated national guidelines for the management of very mild and mild asthma; this includes initiation of a combination dry powder inhaler (formoterol/budesonide) instead of HFA-containing short-acting beta agonist therapy. Given the under-testing for asthma diagnosis and historical prescription of HFA-containing puffers as first-line therapy, we suspect a large burden of inappropriate, suboptimal asthma care in Canada. Our goal is to reduce pMDI prescriptions at the Queen’s Family Health Team (QFHT) by 50% by June 2023. We re-designed the Quality Improvement and Patient Safety (QIPS) curriculum for our first year post graduate family medicine residents to tackle inappropriate inhaler prescriptions and switching appropriate prescriptions to more environmentally friendly options. Residents received training focused on healthcare sector’s impact on the environment and QIPS. These future family physicians then worked in clinical teams and competed to see which team had the largest overall decrease in pMDIs. Each resident team had autonomy to decide how they approach the problem (e.g., switch inhaler device, check for diagnostic lung function testing and deprescribe where possible). Each month, metrics on pMDI prescriptions were shared with the entire health team. At the start of this project, we found that 58% of all inhaler prescriptions within our health team were pMDIs, and eight months into the project, we observe asignficant reduction in pMDI prescriptions, and a corresponding increase in DPI prescriptions. Total carbon deprescribing will be calculated. The project completes in June 2023.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».