Using decision support for population tracking of adherence to recommended asthma guidelines

Abstract

ObjectiveDecision support systems linked to administrative databases provide a unique opportunity to monitor adherence to guidelines and target disease management strategies towards patients not receiving guideline-based therapy. The objective of this study was to evaluate the discrepancy between actual asthma treatments prescribed by primary care physicians compared to those recommended by evidence-based guidelines using a decision support tool linked to a provincial health administrative database.DesignThe drug and medical services information of individuals with asthma was identified from the provincial health database and was pushed through an asthma decision support system (ADSS). Recommendations aimed at optimising asthma treatment were generated on two index dates, 15 September 2007 (index date 1) and 15 March 2008 (index date 2).SettingPrimary care settings in a large Canadian metropolitan area.ParticipantsIndividuals with asthma and provincial health insurance primary and secondary outcome measures: well controlled asthma.Results16 803 eligible individuals were identified on index date 1, and 18 103 on index date 2. The distribution of recommendation categories was similar on both index dates. 94% were classified as well controlled and 7% as not well controlled. Among well-controlled individuals, the largest proportion was in the maintain treatment category (63.8%), followed by the maintain/decrease treatment category (28.2%) and the decrease treatment category (2.7%). Almost all individuals who were not well controlled had the recommendation to increase treatment (88%) with a small proportion in the refer category (1%).ConclusionsThe ADSS was able to identify subgroups of patients from an administrative database that could benefit from a medication review and possible change. Decision support systems linked to an administrative database can be used to identify individuals with uncontrolled asthma or prescriptions that deviate from recommended treatment. When connected to the point of care, this can provide an opportunity for physicians to intervene early.

Sistemas de apoio à decisão clínica e o desfecho clínico na atenção primária: Uma revisão sistemática.

“…Aproximadamente 18% dos estudos 14,15,16 12,14,15,16,18,19,22 (7 de 16 estudos) tem sua origem na academia e hospitais de ensino; em menor número, vieram os autores apenas da academia 10,13,17,23,25 (5 de 16 estudos); seguidos dos autores de origem na academia e órgãos privados de pesquisa 20,24 (2 de 16 estudos); e, por fim, autores advindos da academia e órgãos públicos 11,21 (2 de 16 estudos).…”

“…Ensaios Clínicos 10,12,13,18,20,21,23,24 e 8 estudos observacionais 11,14,15,16,17,19,22,25 . Os estudos com os melhores níveis de evidência foram Ensaios Clínicos Randomizados 10,18,20,21,24 com população do estudo superior a 1000 participantes, entretanto todos apresentavam múltiplas variáveis não controladas e não foram estudos mascarados.…”

“…Além disso, três tipos de CDSS foram identificados: (1) Baseados em Prontuário Eletrônico (Eletronic Health Records-based -EHR-based); (2) de websites (Web-based). Os estudos com os melhores desfechos estão associados a intervenções que utilizaram EHR-based CDSS 10,12,22,24,25 , seguido dos estudos que utilizaram…”

“…Estudos que fizeram uso de Computer-based CDSS tiveram resultados pouco expressivos ou não tiveram resultados favoráveis 11,13,17,18 . Também foi possível associar a qualidade dos desfechos à aplicação do CDSS, sendo que os estudos com os melhores desfechos foram aqueles que aplicaram os sistemas de apoio na prevenção e diagnóstico 10,12,15,22,24,25 12,14,22 e até mesmo contribuindo para políticas e programas governamentais de saúde 10,25 . Também foi relatada a eficiência dos sistemas de suporte na profilaxia, com orientações detalhadas para evitar complicações ou doenças preveníveis 13,15,18,20,25 .…”

“…Enquanto isso, metade dos estudos analisados (8 de 16 estudos) apontou o uso dos CDSS na fase de tratamento, dando suporte aos médicos na decisão de prescrição medicamentosa mais adequada 10,20,21,25 . Especificamente, os sistemas de apoio parecem ser bastante eficientes na indicação de melhores opções de medicamentos, ou de mudanças em dosagens e posologia, indicando que uma base de dados eletrônica pode ser um complemento fundamental ao know-how do profissional, que não precisa confiar apenas em sua própria memória ou domínio farmacológico para prestar o melhor atendimento aos pacientes.…”