Deployment of a human-centred clinical decision support system for pulmonary embolism: evaluation of impact on quality of diagnostic decisions
Notice bibliographique
Résumé
Pulmonary embolism (PE) is a serious condition that presents a diagnostic challenge for which diagnostic errors often happen. The literature suggests that a gap remains between PE diagnostic guidelines and adherence in healthcare practice. While system-level decision support tools exist, the clinical impact of a human-centred design (HCD) approach of PE diagnostic tool design is unknown. DESIGN: Before-after (with a preintervention period as non-concurrent control) design study. SETTING: Inpatient units at two tertiary care hospitals. PARTICIPANTS: General internal medicine physicians and their patients who underwent PE workups. INTERVENTION: After a 6-month preintervention period, a clinical decision support system (CDSS) for diagnosis of PE was deployed and evaluated over 6 months. A CDSS technical testing phase separated the two time periods. MEASUREMENTS: PE workups were identified in both the preintervention and CDSS intervention phases, and data were collected from medical charts. Physician reviewers assessed workup summaries (blinded to the study period) to determine adherence to evidence-based recommendations. Adherence to recommendations was quantified with a score ranging from 0 to 1.0 (the primary study outcome). Diagnostic tests ordered for PE workups were the secondary outcomes of interest. RESULTS: Overall adherence to diagnostic pathways was 0.63 in the CDSS intervention phase versus 0.60 in the preintervention phase (p=0.18), with fewer workups in the CDSS intervention phase having very low adherence scores. Further, adherence was significantly higher when PE workups included the Wells prediction rule (median adherence score=0.76 vs 0.59, p=0.002). This difference was even more pronounced when the analysis was limited to the CDSS intervention phase only (median adherence score=0.80 when Wells was used vs 0.60 when Wells was not used, p=0.001). For secondary outcomes, using both the D-dimer blood test (42.9% vs 55.7%, p=0.014) and CT pulmonary angiogram imaging (61.9% vs 75.4%, p=0.005) was lower during the CDSS intervention phase. CONCLUSION: A clinical decision support intervention with an HCD improves some aspects of the diagnostic decision, such as the selection of diagnostic tests and the use of the Wells probabilistic prediction rule for PE.
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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 | 0,022 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».