A Case Study: Optimizing CDS for Pediatric Oncology Trials by Transitioning from Interruptive to Passive Alerts
Notice bibliographique
Résumé
Many children with cancer are treated as part of interventional clinical trials. Ensuring that the correct chemotherapy treatment plan is used is paramount.The objectives of this report were to: (1) highlight the initial design of a clinical decision support (CDS) tool that was intended to help ensure the correct matching of research studies to research chemotherapy medications, (2) discuss the issues identified with the CDS tool, and (3) review the redesign of the tool that was done to overcome the issues identified.We previously utilized an interruptive alert developed by Epic Systems to identify mismatches between a patient's chemotherapy plan and research study. We identified an issue with the logic of the alert resulting in the alert firing inappropriately.We estimate that the chemotherapy-research plan alert fired when 93.4% of treatment plans were applied (17.3 alerts/provider/year). A high number of misfiring alerts were identified due to the inclusion of our institution name as both (1) a "tag" in the research protocol, and (2) an unallowed tag in the research study record. Since the tag was included in all protocols, but also unallowed in all research records the alert fired with the application of almost all treatment plans. We developed a new mechanism to provide CDS that did not involve an interruptive alert. Within the research study record, we manually associate compatible treatment plans to that study record, and then when an oncologist goes to order chemotherapy the system prioritizes the display of compatible treatment plans to the oncologist. The goal of the redesigned CDS approach is to eliminate interruptive alerts while ensuring the correct chemotherapy plan is selected.With end-user engagement and creative approaches to CDS design, interruptive alerts can be transitioned into passive and effective CDS tools.
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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 | 0,083 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».