Using Clinical Alerts to Decrease Inappropriate Medication Prescribing
Using Clinical Alerts in a Computerized Provider Order Entry System to Decrease Inappropriate Medication Prescribing Among Hospitalized Elders
Introduction:
The Beers list identifies medications that should be avoided in persons 65 years or older because they are ineffective, pose an unnecessarily high risk, or a safer alternative is available. In a recent study, we found a high rate of prescribing of Beers list medications to hospitalized patients. At Baystate, 41% of medical patients received at least one Beers list drug classified as "high severity," meaning it carried a high risk for an adverse drug reaction, while 5% received 3 or more. Some Beers drugs have been associated with delirium and falls. When compared to Baystate patients who did not receive a high severity medication, those who did had an increased risk of mortality (7.8% vs. 5.2%), longer length of stay (5.5 days vs. 3.9 days) and higher costs ($11,240 vs. 6243).
Specific Aims:
- Quantify the impact of synchronous electronic alerts on physician prescribing of high-severity Beers' list drugs to hospitalized patients over the age of 65 years.
- Compare physician reactions to each drug-specific alert
Project Description:
We will develop a series of clinical alerts in CIS, Baystate's computerized provider order entry system, to reduce the use of potentially inappropriate medications among hospitalized elders. We will randomize providers to electronic alerts or usual care. Whenever a provider randomized to alerts attempts to place an order for a high-risk medication on the Beers list and the intended recipient is over 65 years of age, a synchronous alert (i.e. a "pop-up") will inform the physician about the risks associated with the medication and will propose safer alternatives.
We will collect data on physician ordering and patient outcomes comparing the number of Beers list prescriptions from providers receiving electronic alerts to those not receiving alerts. Our anticipated outcome is a decrease in inappropriate prescribing during the period when the electronic alerts are activated. Other potential outcomes include decrease in length of stay and a decrease in falls.
연구 개요
상태
상태
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
연구 유형
연구 유형
등록 (실제)
등록
단계
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Massachusetts
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Springfield, Massachusetts, 미국, 01199
- Baystate Medical Center
-
-
참여기준
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
Inclusion Criteria:
- Hospitalized patients with Age > 65
Exclusion Criteria:
- None
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 방지
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
팔의 수
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
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간섭 없음: 평소 케어
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실험적: Pop-up alerts
Providers will receive pop-up alerts in the electronic medical record when prescribing one of the specified medications from the Beers list.
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Pop-up alert in the electronic medical record whenever the provider enters an order for a specified high risk medication from the Beers list.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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The percentage of elderly patients who receive a specified high-risk medication from the Beer's list.
기간: Earlier of hospital stay or end of study
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Earlier of hospital stay or end of study
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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The average number of specified high risk medications prescribed per patient.
기간: Earlier of hospital stay or end of study
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Earlier of hospital stay or end of study
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Restraint use
기간: Earlier of hospital stay or end of study
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Earlier of hospital stay or end of study
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Falls
기간: Earlier of hospital stay or end of study
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Earlier of hospital stay or end of study
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Length of stay
기간: Earlier of hospital stay or end of study
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Earlier of hospital stay or end of study
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Total Cost
기간: Earlier of hospital stay or end of study
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Earlier of hospital stay or end of study
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Discharge status
기간: 6 months
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6 months
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공동 작업자 및 조사자
수사관
수사관
- 수석 연구원: Linda J Canty, MD, Baystate Medical Center
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작
연구 시작
기본 완료 (실제)
기본 완료
연구 완료 (실제)
연구 완료
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (추정)
처음 게시됨
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정)
마지막 업데이트 게시됨
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- 132454
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