An initiative to improve asthma management in an academic group family medicine practice: optimizing guideline adherence and advancing environmental stewardship
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Asthma is a common condition encountered in family medicine clinics. Over the past decade, the guidelines for the treatment of asthma have undergone extensive revision and modification. Salbutamol inhalers are still regularly prescribed despite evidence that they worsen outcomes and are not recommended according to the most recent global initiative for asthma (GINA) guidelines in individuals over 12 years of age. Additionally, pressurized metred dose inhalers (pMDIs) significantly impact the carbon footprint of asthma care. The climate crisis is the most important health crisis of our generation. Several alternatives to pMDIs are available and recommended by GINA. Local problem At our clinic, several patients are on suboptimal asthma therapy for a variety of reasons. Several of our patients are also prescribed pMDIs when alternatives are available. This can result in both poorer health outcomes and a large carbon footprint. Methods We identified all patients over the age of 12, who were not on asthma therapy consistent with 2024 GINA guidelines. These patients were sent a standardized text message informing them of the benefits of changing their therapy and offering a consultation. Intervention For patients who accepted the consultation, we explained the benefits and risks of changing their medication regimen, provided information about environmental impact when applicable, and changed prescriptions for those who consented. Results Fifty-three patients were identified as suitable for intervention. Fifty-three patients were sent a text message regarding the potential for alternative inhaler therapy. Eleven patients agreed to switching after receiving a text message, 17 agreed following a follow-up phone call, 23 patients did not respond, and 2 declined switching therapy. Of eligible patients, 53% had their inhaler therapy optimized. Our pMDI prescription went from 34% to 19%, representing a notable reduction in the environmental impact of asthma management in our practice. Conclusions Through this quality improvement initiative, we were able to optimize the asthma therapy of patients in our practice and reduce the carbon footprint of prescription by reducing the number of pMDI inhalers prescribed and the overall number of inhalers prescribed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».