TLC-Act: A Novel Tool for Managing Drug Interactions
Bibliographic record
Abstract
Background: Clinical decision support systems (CDSS) are used by pharmacists to assist in managing drug–drug interactions (DDIs). However, previous research suggests that such systems may perform suboptimally in providing clinically relevant information in practice. Objectives: The primary objective of this study was to develop a novel DDI management tool to reflect the clinical thought process that a pharmacist uses when assessing a DDI. The secondary objective was to investigate practitioners’ perceptions of this tool. Methods: This study was conducted in 3 phases: development of the DDI management tool, implementation of the tool in clinical practice, and collection of practitioners’ opinions of the tool through an online qualitative survey (although because of circumstances related to the COVID-19 pandemic, the study population for the survey phase included only pharmacy residents). A comprehensive literature search and analysis by an expert panel provided underlying context for the DDI management tool. The tool was validated through simulation against a known list of DDIs before implementation into practice by hospital pharmacists and pharmacy residents. Participating pharmacy residents were invited to provide feedback on the tool. Survey results were analyzed using descriptive statistics. Results: The novel tool that was developed in this study (called TLC-Act) consisted of components important to a pharmacist when assessing a DDI, including the duration of concomitant use of the interacting medications and patient-specific risk factors. Study participants implemented the tool in clinical practice for a total of 6 weeks. Of the 28 pharmacy residents surveyed, 15 (54%) submitted a response, of whom 11 (73%) found the TLC-Act tool to be slightly more useful for assessing a DDI than usual care with the CDSS alone. Conclusions: The TLC-Act tool maps out a pharmacist’s clinical thought process when assessing a DDI in practice. This novel tool may be more useful than a CDSS alone for managing DDIs, as it takes into account other important factors pertinent to the assessment of a DDI. RÉSUMÉ Contexte : Les systèmes d’aide à la décision clinique (SADC) sont utilisés par les pharmaciens pour les aider à gérer les interactions médicamenteuses (IM). Cependant, des recherches antérieures indiquent que ces systèmes peuvent fonctionner de manière sous-optimale pour fournir des informations cliniquement pertinentes dans la pratique. Objectifs : L’objectif principal de cette étude consistait à développer un nouvel outil de gestion des IM pour reproduire le processus de réflexion clinique adopté par un pharmacien quand il les évalue. L’objectif secondaire consistait, quant à lui, à enquêter sur les perceptions des praticiens à l’égard de cet outil. Méthodes : Cette étude a été menée en 3 phases : développement de l’outil de gestion des IM; sa mise en place dans la pratique clinique; et recueil des avis des praticiens sur celui-ci au moyen d’une enquête qualitative en ligne (bien qu’en raison des circonstances liées à la pandémie de COVID-19, la population étudiée pour la phase de l’enquête ne comprenne que des résidents en pharmacie). Une recherche documentaire et une analyse approfondies effectuées par un groupe d’experts ont fourni le contexte sous-jacent de l’outil de gestion des IM. L’outil a été validé par simulation par rapport à une liste connue d’IM avant sa mise en pratique par les pharmaciens hospitaliers et les résidents en pharmacie. Les résidents en pharmacie qui participaient à l’étude ont été invités à donner leur avis sur l’outil. Les résultats de l’enquête ont été analysés à l’aide de statistiques descriptives. Résultats : Le nouvel outil développé dans le cadre de cette étude (le « TLC-Act ») se composait d’éléments d’évaluation des IM importants pour un pharmacien, y compris la durée de l’utilisation concomitante des médicaments en interaction et les facteurs de risque propres au patient. Les participants à l’étude ont mis en œuvre l’outil dans la pratique clinique pendant un total de 6 semaines. Sur les 28 résidents en pharmacie interrogés, 15 (54 %) ont soumis une réponse, et 11 (73 %) d’entre eux ont trouvé que l’outil TLC-Act était légèrement plus utile pour évaluer les IM que le SADC seul utilisé habituellement. Conclusions : L’outil TLC-Act cherche à reproduire le processus de réflexion clinique d’un pharmacien lorsqu’il évalue les IM dans la pratique. Ce nouvel outil peut être plus utile qu’un SADC utilisé seul pour gérer les IM, car il prend en compte d’autres facteurs importants qui sont pertinents pour leur évaluation.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".