Design and Implementation of an Opioid Scorecard for Hospital System–Wide Peer Comparison of Opioid Prescribing Habits: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Reductions in opioid prescribing by health care providers can lead to a decreased risk of opioid dependence in patients. Peer comparison has been demonstrated to impact providers' prescribing habits, though its effect on opioid prescribing has predominantly been studied in the emergency department setting. Objective: The purpose of this study is to describe the development of an enterprise-wide opioid scorecard, the architecture of its implementation, and plans for future research on its effects. Methods: Using data generated by the author's enterprise vendor-based electronic health record, the enterprise analytics software, and expertise from a dedicated group of informaticists, physicians, and analysts, the authors developed an opioid scorecard that was released on a quarterly basis via email to all opioid prescribers at our institution. These scorecards compare providers' opioid prescribing habits on the basis of established metrics to those of their peers within their specialty throughout the enterprise. Results: At the time of this study's completion, 2034 providers have received at least 1 scorecard over a 5-quarter period ending in September 2021. Poisson regression demonstrated a 1.6% quarterly reduction in opioid prescribing, and chi-square analysis demonstrated pre-post reductions in the proportion of prescriptions longer than 5 days' duration and a morphine equivalent daily dose of >50. Conclusions: To our knowledge, this is the first peer comparison effort with high-quality evidence-based metrics of this scale published in the literature. By sharing this process for designing the metrics and the process of distribution, the authors hope to influence other health systems to attempt to curb the opioid pandemic through peer comparison. Future research examining the effects of this intervention could demonstrate significant reductions in opioid prescribing, thus potentially reducing the progression of individual patients to opioid use disorder and the associated increased risk of morbidity and mortality.
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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 | 0,038 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».