数据驱动的初级保健质量改进 - 试用 (DQIP)

此处描述的试验是一个计划的一部分，该计划旨在设计一个复杂的初级保健处方安全改进干预措施，并在随机对照试验中测试其有效性。

非甾体类抗炎药 (NSAID) 和抗血小板药物（例如低剂量阿司匹林和氯吡格雷）是由于可预防的药物不良事件 (ADE) 而住院的很大一部分原因，并且是最常与致命性 ADE 相关的药物。 先前的研究已经确定了使用这些药物的风险特别高的患者群体和联合处方模式，国家处方和安全指南已将这项研究纳入明确的建议中，以避免开处方或仅在有风险时才开处方。别无选择，谨慎行事。 在之前的流行病学研究中，我们已经表明 NSAIDs、阿司匹林和氯吡格雷的高风险使用很常见，并且在四个实践中的试点工作表明，实践中对处方的集中审查减少了大约 40% 的目标高风险 NSAID 处方经过一轮反馈。 该效应量与 PINCER 试验一致，其中干预是药剂师协助审查过程。

我们假设多方面的干预包括 (1) 教育外展，(2) 使用信息学工具在实践层面监测处方模式，并提示和促进对有 ADE 风险的个体患者的审查，以及 (3)审查患者的小额经济激励将降低高风险处方率。

试验解决的具体研究问题是：

1. 干预是否会降低高风险非甾体类抗炎药、阿司匹林和氯吡格雷处方的综合测量的指定主要结果？
2. 干预措施是否减少了以下指定的次要结果：构成综合的九个单独措施；相关入院；重复处方还是新处方？
3. 如果发现有效，那么干预是否具有成本效益？

该试验将采用阶梯楔形设计，特别适合顺序推出以患者安全为重点的强化和基于信息学的干预措施。 在这个设计中，所有参与的实践都接受了干预，但被随机分配到一个开始时间。 在进入试验的干预阶段时，所有实践都将接受教育外展访问，其中包括使用信息学工具的培训。

该信息学工具将定期反馈每项单独措施和综合措施的高风险处方率的任何变化，并能够深入到个体患者水平并审查每位患者的相关状况和处方的摘要。