Electronic health record interventions to reduce postoperative pregabalin prescribing: a quality improvement initiative
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Perioperative gabapentinoids may not provide meaningful analgesia and can have significant adverse events. Our objective was to estimate the association of two electronic health record (EHR) interventions with pregabalin prescribing by the acute pain service (APS) at a multi-site academic health sciences network. METHODS: We conducted a quality improvement initiative using a retrospective observational cohort and a quasi-experimental interrupted time series design. Following a baseline period (19 January 2021-19 January 2022), we introduced a Best Practice Advisory that warned of pregabalin's risks for sedation or respiratory depression. On 19 June 2022, pregabalin was removed as a standard checkbox in the APS orders. The primary outcome was the proportion of patients receiving pregabalin during their APS admission. The balancing measure was the highest postoperative day one pain score. Analysis used segmented regression in an interrupted time series design to estimate the immediate (level) change, trend (slope), and total counterfactual differences, controlling for the preintervention trend. RESULTS: We included 10,667 patients (5,559 preintervention, 2,271 postintervention 1, and 2,837 postintervention 2). Preintervention, 1,284 APS admissions had a pregabalin order (23.1%) compared with 379 (16.7%) after intervention 1 and 490 (17.3%) after intervention 2. Our interrupted time series analysis did not identify significant immediate, trend, or total counterfactual differences associated with the interventions (intervention 1, total counterfactual P = 0.76; intervention 2, total counterfactual P = 0.11). Only the preintervention trend (-0.2% per week, 95% confidence interval, -0.5 to -0.1) was significantly different (P < 0.001). No changes in pain intensity scores occurred despite decreased pregabalin use over time. CONCLUSION: We did not identify a significant association of EHR interventions with pregabalin prescribing. Nevertheless, a continued downtrend in pregabalin prescribing was not associated with worsening acute pain.
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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 | 0,087 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».