System-Wide, Electronic Health Record–Based Medication Alerts for Appropriate Prescribing of Direct Oral Anticoagulants: Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While direct oral anticoagulants (DOACs) have improved oral anticoagulation management, inappropriate prescribing remains prevalent and leads to adverse drug events. Antithrombotic stewardship programs seek to enhance DOAC prescribing but require scalable and sustainable strategies. OBJECTIVE: We present a pilot, prescriber-level randomized controlled trial to assess the effectiveness of electronic health record (EHR)-based medication alerts in a large health system. METHODS: The pilot assessed prescriber responses to alerts for initial DOAC prescription errors (apixaban and rivaroxaban). A user-centered, multistage design process informed alert development, emphasizing clear indication, appropriate dosing based on renal function, and drug-drug interactions. Alerts appeared whenever a DOAC was being prescribed in a way that did not follow package label instructions. Clinician responses measured acceptability, accuracy, feasibility, and utilization of the alerts. RESULTS: The study ran from August 1, 2022, through April 30, 2023. Only 1 prescriber requested trial exclusion, demonstrating acceptability. The error rate for false alerts due to incomplete data was 6.6% (16/243). Two scenarios with alert design and/or execution errors occurred but were quickly identified and resolved, underlining the importance of a responsive quality assurance process in EHR-based interventions. Trial feasibility issues related to alert-data capture were identified and resolved. Trial feasibility was also assessed with balanced randomization of prescribers and the inclusion of various alerts across both medications. Assessing utilization, 34.2% (83/243) of the encounters (with 134 prescribers) led to a prescription change. CONCLUSIONS: The pilot implementation study demonstrated the acceptability, accuracy, feasibility, and estimates of the utilization of EHR-based medication alerts for DOAC prescriptions and successfully established just-in-time randomization of prescribing clinicians. This pilot study sets the stage for large-scale, randomized implementation evaluations of EHR-based alerts to improve medication safety. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05351749; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05351749.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».