Computerized clinical decision support to improve stroke prevention therapy in primary care management of atrial fibrillation: a cluster randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite guidelines supporting antithrombotic therapy use in atrial fibrillation (AF), under-prescribing persists. We assessed whether computerized clinical decision support (CDS) would enable guideline-based antithrombotic therapy for AF patients in primary care. METHODS: This cluster randomized trial of CDS versus usual care (UC) recruited participants from primary care practices across Nova Scotia, following them for 12 months. The CDS tool calculated bleeding and stroke risk scores and provided recommendations for using oral anticoagulants (OAC) per Canadian guidelines. RESULTS: From June 14, 2014 to December 15, 2016, 203 primary care providers (99 UC, 104 CDS) with access to high-speed Internet were recruited, enrolling 1,145 eligible patients (543 UC, 590 CDS) assigned to the same treatment arm as their provider. Patient mean age was 72.3 years; most were male (350, 64.5% UC, 351, 59.5% CDS) and from a rural area (298, 54.9% UC, 315, 53.4% CDS). At baseline, a higher than anticipated proportion of patients were receiving guideline-based OAC therapy (373, 68.7% UC, 442, 74.9% CDS; relative risk [RR] 0.97 (95% confidence interval [CI], 0.87-1.07; P = .511)). At 12 months, prescription data were available for 538 usual care and 570 CDS patients, and significantly more CDS patients were managed according to guidelines (415, 77.1% UC, 479, 84.0% CDS; RR 1.08 (95% CI, 1.01-1.15; P = .024)). CONCLUSION: Notwithstanding high baseline rates, primary care provider access to the CDS over 12 months further optimized the prescribing of OAC therapy per national guidelines to AF patients potentially eligible to receive it. This suggests that CDS can be effective in improving clinical process of care. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trials NCT01927367. https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01927367?term=NCT01927367&draw=2&rank=1.
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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».