MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416413180 · doi:10.2196/79767

Implementation of the German Clinical Practice Guideline for Multimorbidity Using a Digital Tool in Primary Care: Pilot Cluster Randomized Clinical Trial

2025· article· en· W4416413180 sur OpenAlexvenueno aff
Julia Nothacker, Valentina Paucke, Susanne Lezius, Antonia Zapf, Dagmar Lühmann, Martin Scherer, Ingmar Schäfer

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical PracticeGuidelineRandomized controlled trialGermanCluster (spacecraft)General practiceClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical practice guidelines (CPGs) summarize the best available evidence in a specific field. To improve patient-centered outcomes, guidelines have to be implemented, using, for example, information and communications technology. Although there are CPGs addressing multimorbidity, there is still a lack of studies investigating their implementation. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate whether the implementation of a CPG for multimorbidity using a digital tool is feasible and explore possible effects of this intervention. METHODS: A pilot cluster randomized clinical trial based on telephone interviews was conducted from October 25, 2023, to September 8, 2024. Patients enrolled in any disease management program who were aged ≥65 years and had at least 2 additional chronic conditions were randomly selected from 20 general practitioner (GP) practices and contacted for informed consent. Each practice was randomized after baseline interviews of all participating patients in the practice were finished. The use of a web application facilitating collection and documentation of treatment-relevant data in accordance with the German CPG for multimorbidity was compared with treatment as usual. The primary outcome was time spent in hospital. As a secondary outcome, the number of patients with at least one hospital admission was calculated. Further secondary outcomes included outpatient health care use, quality of life, patient satisfaction, and quality of care. Feasibility assessment included examination of sample size, participation rate, and compliance with the study protocol. Outcome measures were analyzed using linear, logistic, and negative binomial regressions with random intercepts for practices. RESULTS: Of 384 patients who were contacted, 123 (32%) agreed to participate, and 120 (31.3%, including 54/120, 45% in the intervention group and 66/120, 55% in the control group) completed baseline and follow-up assessments. Mean age was 75.4 (SD 6.6) years, and 51.7% (62/120) were women. The compliance rate, or the proportion of patients who were treated per protocol, was 89% (48/54). In our data, the incidence rate of hospital days was comparable in both groups (incidence rate ratio [IRR] 0.94, 95% CI 0.09-9.42; P=.96), but the odds of hospital admission were almost reduced by half in the intervention group (odds ratio 0.51, 95% CI 0.17-1.54; P=.23). Our data also suggest a higher incidence rate of GP contacts (IRR 1.13, 95% CI 0.83-1.53; P=.43) and lower incidence rate of contacts with outpatient specialists (IRR 0.79, 95% CI 0.54-1.15; P=.24) in the intervention group compared to usual care. Moreover, patients and GPs reported a better quality of care (mean difference 0.51, 95% CI -0.12 to 1.14; P=.12 and mean difference 1.19, 95% CI 0.13-2.25; P=.03, respectively) in the intervention group. CONCLUSIONS: Implementation of the CPG using a digital tool was feasible. Our data suggest that the probability of hospital admissions and contacts with outpatient specialists might be reduced and quality of care might be improved. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06061172; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06061172.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,414 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR AgingMême sujetChronic Disease Management StrategiesTravaux en français237 207