Samenvatting
Van Wyk JT, Van Wijk MAM, Sturkenboom MCJM, Mosseveld M, Moorman PW, Van der Lei J. Het effect van elektronische herinneringen bij de behandeling van dislipidemie. Huisarts Wet 2009;52(10):490-6. Doel Sommige systemen ter ondersteuning van klinische besluitvorming (Clinical Decision Support Systems, CDSS) genereren automatisch herinneringen voor de gebruiker. Andere systemen moeten actief door de gebruiker worden opgestart. Er zijn geen gerandomiseerde onderzoeken die deze twee werkwijzen in een klinische omgeving vergelijken. We onderzochten het effect van de geautomatiseerde herinneringen en dat van niet-geautomatiseerde ondersteuning (‘op verzoek’). Dat deden we in het kader van de besluitvorming rond de screening en behandeling van dislipidemie, gebaseerd op de richtlijnen van het NHG. Methode We deden een geclusterd gerandomiseerd onderzoek, waaraan 36 Nederlandse huisartsenpraktijken (77 artsen) met 87.886 patiënten (39.433 mannen in de leeftijd van 18 tot 70 jaar, 48.453 vrouwen in de leeftijd van 18 tot 75 jaar) deelnamen. We wezen de praktijken toe aan de herinneringgroep, de op-verzoekgroep of de controlegroep (geen interventie). We berekenden het percentage patiënten dat gescreend en behandeld werd na 12 maanden follow-up. Resultaten In de herinneringgroep werd 65% van de patiënten die gescreend moesten worden, daadwerkelijk gescreend, in de controlegroep lag dat percentage op 25% (RR tegen controle = 1,76; 95%-BI 0,98-1,68). In de herinneringgroep werd 66% van de patiënten die behandeling nodig hadden daadwerkelijk behandeld (RR tegen controle = 1,40; 95%-BI 1,15-1,70) vergeleken met 39% van de patiënten (RR tegen controle = 1,19; 95%-BI 0,94-1,50) in de op-verzoekgroep en 36% van de patiënten in de controlegroep. Conclusie De versie van de CDSS met de herinnering gaf een significante verbetering van de mate van screening en behandeling van dislipidemie door huisartsen.
Wat is bekend?
- Elektronische systemen ter ondersteuning van klinische besluitvorming (Clinical Decision Support Systems) moeten de klinische besluitvorming van artsen optimaliseren.
- Systemen die de gebruiker automatisch herinneren aan of attenderen op acties lijken effectiever dan systemen die pas suggesties geven als de gebruiker daarom vraagt.
- Er bestaat geen gecontroleerd onderzoek dat het effect van het automatische herinneringssysteem vergelijkt met dat van de methode waarbij de arts om suggesties vraagt.
Wat is nieuw?
- Het geven van concrete en patiëntspecifieke aanbevelingen die zijn geïntegreerd met het elektronische dossier verbetert de prestaties van de huisarts.
- Het systeem dat automatisch herinneringen genereert heeft meer impact.
Inleiding
Elektronische systemen ter ondersteuning van klinische besluitvorming (Clinical Decision Support Systems, CDSS) moeten de klinische besluitvorming van artsen optimaliseren.1 Volgens sommige onderzoeken hebben deze systemen een positief effect op de prestatie van artsen.23 Diverse factoren blijken essentieel voor het succes van de implementatie van een CDSS in de dagelijkse praktijk.4 In een recent artikel dat een overzicht geeft van onderzoeken naar de effecten van een CDSS, concluderen de auteurs dat systemen die de gebruiker automatisch herinneren aan of attenderen op acties effectiever lijken dan systemen die pas suggesties geven als de gebruiker daarom vraagt.2 Er bestaat echter geen gecontroleerd onderzoek dat het effect van het automatische herinneringssysteem vergelijkt met dat van de methode waarbij de arts om suggesties vraagt. Bij ons onderzoek richtten we ons op hart- en vaatziekten (HVZ).5 Onderzoekers plaatsen kritische kanttekeningen bij de kwaliteit van zorg op het gebied van HVZ.67891011 Om zowel de primaire als de secundaire preventie van HVZ te verbeteren hebben we een niet-commercieel CDSS ontwikkeld, genaamd CholGate, dat gebaseerd is op de NHG-richtlijnen voor lipidemanagement.1213141516 Het wijdverspreide gebruik van elektronische patiëntendossiers (EPD’s) door de Nederlandse huisartsen17 maakt het mogelijk CholGate te integreren met reeds beschikbare EPD’s. In een gerandomiseerd onderzoek bekeken we de effecten van twee versies van het CDSS, die we vergeleken met een werkwijze waarbij geen CDSS werd gebruikt. Dat deden we in het kader van de screening en behandeling van dislipidemie door huisartsen. We gingen uit van de hypothese dat een CDSS de prestaties van de huisarts verbetert. Daarnaast veronderstelden we dat de herinneringsmethode een groter effect zou hebben op de prestatieverbetering van de arts dan een CDSS dat handmatige interventie vereist (het op-verzoeksysteem).
Methode
Ons op praktijkniveau gerichte, clustergerandomiseerde, gecontroleerde onderzoek vergeleek de effecten van herinneringssystemen of op-verzoeksystemen met die van de normale zorg. We wezen de huisartsenpraktijken toe aan een van de drie groepen en volgden de resultaten van de patiënten in de toegewezen groepen. Tussen mei en juni 2004 nodigden we alle 56 praktijken in Delft en omgeving uit die Elias EPD (iSoft bv) gebruikten voor deelname aan het onderzoek. We kozen ervoor om onze interventie te integreren in één EPD, om zo een mogelijke bias te vermijden als gevolg van een verschil in EPD-techniek. Alleen praktijken die hun papieren dossiers volledig hadden vervangen door een elektronisch dossier en die langer dan één jaar op deze wijze hadden gewerkt, lieten we tot het onderzoek toe.
Deelnemers
In totaal waren 38 praktijken (80 huisartsen) bereid aan het onderzoek deel te nemen. Tabel 1 geeft een overzicht van de kenmerken van de geanalyseerde praktijken. Omdat de NHG-richtlijnen van 1999 de behandeling van hypercholesterolemie beperkten tot mannen tussen de 18 en 70 jaar en vrouwen tussen de 18 en 75 jaar, hebben we alleen deze patiëntencategorieën in ons onderzoek geïncludeerd.1213141516 We anonimiseerden de patiëntengegevens voordat we ze uit het huisartseninformatiesysteem haalden. De Medisch Ethische Commissie van de Erasmus MC vond toestemming van de patiënten niet nodig volgens de Nederlandse wet, omdat de interventie uit reguliere zorg bestond en we de artsen niet verzochten bepaalde voorstellen te volgen. Figuur 1 toont de opzet van het onderzoek.
Onderzoeksgroepen | ||||||
Herinnering | Op verzoek | Controle | ||||
Aantal praktijken | 13 | 12 | 11 | |||
Totaal aantal artsen | 26 | 31 | 20 | |||
Aantal artsen per praktijk (gemiddelde) | 2 | 2 | 2 | |||
gemiddelde | sd | gemiddelde | sd | gemiddelde | sd | |
Grootte praktijk | 2400,5 | 977,1 | 2607,9 | 1269,4 | 2304,5 | 1186,2 |
Grootte eenmanspraktijk | 1695 | 190,6 | 1550 | 346,3 | 1461 | 194,4 |
Grootte groepspraktijk | 2841 | 1019,8 | 3137 | 1233,4 | 2787 | 1257,3 |
Nascholingspunten 2004-2005 | 50,0 | 19,9 | 43,4 | 24,4 | 45,8 | 26,5 |
Interacties met medisch dossier | 9 | 9,1 | 9 | 9,3 | 9 | 10,1 |
Resultaten
Van de 38 huisartsenpraktijken met in totaal 92.054 geschikte patiënten, voltooiden 36 huisartsenpraktijken met in totaal 87.866 geschikte patiënten het onderzoek. We wezen 13 praktijken aan de herinneringgroep toe, 14 aan de op-verzoekgroep en 11 aan de controlegroep (figuur 1). Twee op-verzoekpraktijken met 4168 patiënten konden we niet in de analyse includeren. Gedurende een geplande upgrade van de hardware wiste de firma per ongeluk ons onderzoek en de back-upgegevens. Voor elke onderzoeksarm toont tabel 1 de eigenschappen van de praktijken en tabel 2 de kenmerken van de patiënten. Van de in totaal 87.866 patiënten moesten er op grond van de NHG-richtlijnen 3210 worden gescreend. Tabel 3 toont voor elke onderzoeksarm patiëntenkenmerken van de te screenen groep. Bij 2953 van de 87.866 patiënten moest men volgens de richtlijnen een behandeling starten (zie tabel 4). Tabel 5 laat zien dat de huisartsen 65% van de patiënten in de herinneringgroep hebben gescreend, tegen 35% in de op-verzoekgroep en 25% in de controlegroep. Van de patiënten die behandeling nodig hadden, behandelden de huisartsen 66% in de herinneringgroep, 40% in de op-verzoekgroep en 36% in de controlegroep.
Onderzoeksgroepen | ||||||
Herinnering (n = 31.211) | Op verzoek (n = 25.350) | Controle (n = 31.325) | ||||
Mannen (n; %) | 14.065 | 45,1 | 14.082 | 45,0 | 11.286 | 36,0 |
Leeftijd (gemiddelde; sd) | 43,4 | 14,8 | 43,2 | 14,9 | 43,7 | 14,5 |
HVZ (n; %) | 1182 | 3,8 | 1414 | 4,5 | 1058 | 4,2 |
Rokers (n; %) | 1188 | 3,8 | 1357 | 4,3 | 1426 | 5,6 |
Hypertensie (n; %) | 3036 | 9,7 | 2962 | 9,5 | 2312 | 9,1 |
Diabetes mellitus (n; %) | 1115 | 3,6 | 1379 | 4,4 | 990 | 3,9 |
Hypertensie & DM (n; %) | 455 | 1,5 | 503 | 1,6 | 358 | 1,4 |
Familiair HVZ (n; %) | 285 | 0,9 | 278 | 0,9 | 445 | 1,8 |
Cholesterol/HDL-ratio (gemiddelde; sd) | 4,6 | 1,3 | 4,7 | 1,6 | 4,5 | 1,4 |
Cholesterol mmol/l (gemiddelde; sd) | 5,5 | 1,0 | 5,5 | 1,9 | 5,4 | 1,5 |
Glucose mmol/l (gemiddelde; sd) | 5,4 | 1,8 | 5,6 | 1,8 | 5,5 | 1,6 |
HDL mmol/l (gemiddelde; sd) | 1,3 | 0,4 | 1,3 | 0,4 | 1,3 | 0,4 |
Gewicht in kg (gemiddelde; sd) | 81,0 | 19,0 | 80,6 | 19,25 | 78,8 | 17,5 |
Lengte in cm (gemiddelde; sd) | 171,3 | 12,4 | 170,8 | 34,0 | 170,0 | 11,1 |
BMI (gemiddelde; sd) | 28,8 | 4,8 | 28,9 | 5,4 | 28,4 | 4,9 |
Diastolische BD mmHg (gemiddelde; sd) | 80,2 | 9,9 | 80,9 | 9,9 | 79,2 | 10,3 |
Systolische BD mmHg (gemiddelde; sd) | 134,1 | 19,1 | 134,5 | 19,6 | 131,1 | 19,3 |
Triglyceriden mmol/l (gemiddelde; sd) | 1,6 | 1,3 | 1,8 | 1,4 | 1,6 | 1,1 |
Patiënten op statines (n; %) | 1460 | 4,7 | 1420 | 4,5 | 1275 | 5,0 |
Onderzoeksgroepen | ||||||
Herinnering | Op verzoek | Controle | ||||
Screening nodig, en percentage van de totale populatie (n; %) | 1079 | 3,5 | 1249 | 4,0 | 882 | 3,5 |
Leeftijd (gemiddelde; sd) | 60 | 8,8 | 60 | 8,7 | 59 | 8,9 |
Mannen (n; %) | 682 | 63,2 | 839 | 67,2 | 598 | 67,8 |
HVZ (n; %) | 402 | 37,3 | 501 | 40,1 | 370 | 42,0 |
HT (n; %) | 431 | 39,9 | 451 | 36,1 | 305 | 34,6 |
DM (n; %) | 279 | 25,9 | 326 | 26,1 | 235 | 26,6 |
Familiaire HVZ (n; %) | 12 | 1,1 | 23 | 1,8 | 21 | 2,4 |
Rokers (n; %) | 186 | 17,2 | 254 | 20,3 | 229 | 26,0 |
Glucosemeting beschikbaar (n; %) | 499 | 46,2 | 667 | 53,4 | 394 | 44,7 |
glucose mmol/l (gemiddelde; sd) | 7,1 | 4,0 | 6,9 | 3,7 | 6,6 | 3,1 |
Cholesterolmeting beschikbaar (n; %) | 429 | 39,8 | 489 | 39,2 | 373 | 42,3 |
cholesterol mmol/l (gemiddelde; sd) | 5,5 | 1,0 | 5,5 | 1,0 | 5,4 | 1,0 |
Bloeddrukmeting beschikbaar (n; %) | 628 | 58,2 | 975 | 78,1 | 658 | 74,6 |
systolische bloeddruk mmHg (gemiddelde; sd) | 144,8 | 20,6 | 144,2 | 21,0 | 140,4 | 21,0 |
HDL-meting beschikbaar (n; %) | 92 | 8,5 | 59 | 4,7 | 39 | 4,4 |
HDL mmol/l (gemiddelde; sd) | 1,2 | 0,3 | 1,2 | 0,6 | 1,3 | 0,4 |
Cholesterol/HDL-ratiometing beschikbaar (n; %) | 38 | 3,5 | 91 | 7,3 | 70 | 7,9 |
cholesterol/HDL-ratiowaarde (gemiddelde; sd) | 5,1 | 1,5 | 5,0 | 1,4 | 4,5 | 1,5 |
Triglyceridemeting beschikbaar (n; %) | 324 | 30,0 | 222 | 17,8 | 228 | 25,9 |
Triglyceride mmol/l (gemiddelde; sd) | 1,7 | 0,8 | 1,8 | 0,8 | 1,7 | 1,0 |
Onderzoeksgroepen | ||||||
Herinnering | Op verzoek | Controle | ||||
Behandeling noodzakelijk, en percentage van totale populatie (n; %) | 1218 | 3,9 | 969 | 3,1 | 766 | 3,0 |
Patiënten die men eerst screende en daarna behandelde tijdens de follow-up (n; %) | 201 | 16,6 | 94 | 9,8 | 72 | 9,4 |
Leeftijd (gemiddelde; sd) | 58 | 9 | 59 | 9 | 58 | 10 |
Mannen (n; %) | 746 | 61,2 | 554 | 57,2 | 438 | 57,2 |
HVZ (n; %) | 481 | 39,5 | 488 | 50,4 | 360 | 47,0 |
DM (n; %) | 358 | 29,4 | 345 | 35,6 | 246 | 32,1 |
Familiaire risicofactor (n; %) | 237 | 19,5 | 116 | 12,0 | 91 | 11,9 |
Rokers (n; %) | 228 | 18,7 | 185 | 19,1 | 173 | 22,6 |
Framingham-punten % (gemiddelde; sd) | 21,3 | 7,4 | 23,2 | 7,1 | 22,6 | 7,9 |
Glucose mmol/l (gemiddelde; sd) | 6,4 | 2,8 | 6,8 | 2,8 | 6,7 | 3,1 |
Systolische BD mmHg (gemiddelde; sd) | 145,0 | 19,0 | 143,9 | 20,2 | 141,2 | 19,4 |
Cholesterol mmol/l (gemiddelde; sd) | 5,8 | 1,3 | 5,9 | 1,3 | 6,0 | 3,8 |
HDL mmol/l (gemiddelde; sd) | 1,1 | 0,4 | 1,1 | 0,4 | 1,2 | 0,3 |
Cholesterol/HDL-ratiowaarde (gemiddelde; sd) | 5,4 | 1,7 | 5,6 | 2,1 | 5,5 | 1,9 |
Triglyceride mmol/l (gemiddelde; sd) | 2,4 | 2,0 | 2,5 | 2,1 | 2,6 | 2,8 |
Onderzoeksgroepen | ||||||
Herinnering | Op verzoek | Controle | ||||
Totaal aantal patiënten dat screening nodig had | 1079 | 1249 | 882 | |||
Gescreende patiënten (n; %) | 701 | 65,0 | 438 | 35,1 | 225 | 25,5 |
RR (95%-BI) | 1,84 | 1,51-2,24 | 1,31 | 1,02-1,69 | Referentie | |
RR (95%-BI) | 1,76 | 1,41-2,20 | 1,28 | 0,98-1,68 | Referentie | |
RR (95%-BI) | 1,40 | 1,08-1,81 | Referentie | |||
Totaal aantal patiënten dat behandeling nodig had (n) | 1218 | 969 | 766 | |||
Behandelde patiënten (n; %) | 801 | 65,7 | 385 | 39,7 | 275 | 35,9 |
RR (95%-BI) | 1,45 | 1,23-1,71 | 1,20 | 0,97-1,49 | Referentie | |
RR (95%-BI) | 1,40 | 1,15-1,70 | 1,19 | 0,94-1,50 | Referentie | |
RR (95%-BI) | 1,18 | 0,96-1,45 | Referentie |
Beschouwing
Dit onderzoek is het eerste dat een directe vergelijking maakt tussen herinnering-CDSS en op-verzoek-CDSS, met een controlegroep als referentie. De versie van de CDSS met de herinnering gaf een significante verbetering in de mate van screening en behandeling van dislipidemie door huisartsen.
Uitleg van de resultaten
In de drukke huisartsenpraktijk is er mogelijk niet voldoende tijd om de risicoanalyses te maken die nodig zijn voor primaire preventie. De tijd die het kost om richtlijnen op papier te lezen en te interpreteren kan de prestatie van de arts nadelig beïnvloeden. Onze resultaten tonen aan dat het geven van concrete en patiëntspecifieke aanbevelingen die zijn geïntegreerd in het elektronische dossier, de prestaties van de huisarts verbetert.4 Het systeem dat herinneringen gebruikt heeft meer impact dan het op-verzoeksysteem. In eerder onderzoek lieten we zien dat een gebeurtenis een huisarts tot het initiëren van preventieve zorg kan aanzetten. Zo kan het optreden van HVZ bij een patiënt de huisarts ertoe aanzetten om extra aandacht te besteden aan preventieve zorg bij die patiënt.25 Mogelijk functioneert de herinnering die het systeem genereert op vergelijkbare wijze: het systeem werkt als ‘trigger’ en wijst de huisarts erop dat hij preventieve zorg moet overwegen conform de relevante richtlijnen.
Uitkomsten vergeleken met die van andere onderzoeken
In een recente literatuurstudie van honderd CDSS-onderzoeken vonden de auteurs dat er mogelijk een relatie bestaat tussen een verbetering van de prestatie van de huisarts en de wijze waarop de gebruiker het CDSS moet initiëren. Het leek erop dat een CDSS dat de gebruiker automatisch ergens op attendeert of aan herinnert, meer effect heeft.2 Geen van de honderd geëvalueerde onderzoeken vergeleek echter deze verschillende methoden van activering van het systeem direct met elkaar. Daardoor werd niet duidelijk in hoeverre eventuele verschillen in het gedrag van de huisarts afhankelijk waren van de manier van activeren van het systeem of dat men de verschillen kon verklaren op grond van andere kenmerken van het systeem of ziektebeeld. Ons onderzoek is het eerste dat dit verband in een gerandomiseerde en gecontroleerde vorm analyseert.
Beperkingen
Om er zeker van te zijn dat de volledige medische dossiers beschikbaar waren voor het systeem, mochten de huisartsen alleen aan het onderzoek deelnemen als zij volledig papierloos werkten. De wijze waarop artsen de informatie in hun EPD registreren kan echter de prestatie van het CDSS beïnvloeden. We hebben geen onafhankelijke techniek gebruikt om de registratie van gegevens in het EPD te evalueren. We voerden de randomisatie op praktijkniveau uit. Er kunnen verschillen zijn ontstaan tussen de kenmerken van de patiëntengroepen en daarom hebben we door middel van de Cox-regressie de basisverschillen aangepast die de inschatting van het effect beïnvloedden. Daarbij hielden we rekening met de gegroepeerde opzet. Omdat follow-uptijd een determinant is voor zowel screening als behandeling, corrigeerden we voor verschillen in follow-uptijd. We onderzochten niet alle HVZ-factoren, maar beperkten ons tot één risicofactor: afwijkingen van het lipidegehalte. We hebben geen CDSS-behandelingsinterventies op andere HVZ-risicofactoren toegepast. Extra interventies maken het systeem complexer.1226 Hoewel we een CDSS hebben geïntroduceerd dat een longitudinaal lipidemanagement in de primaire en secundaire preventie van HVZ effectief ondersteunt, is er verder onderzoek nodig om aan te tonen of het introduceren van meer risicofactoren in het CDSS additionele effecten heeft op de prestatie van de artsen. Concluderend: dit onderzoek laat zien dat een herinneringversie van een CDSS geïndiceerde screening op en behandeling van dislipidemie verbetert.
Literatuur
- 1.↲Musen MA, Shahar Y, Shortliffe EH. Clinical Decision-Support Systems. In: Shortliffe EH, Perreault LE, eds. Medical Informatics: Computer Applications in Health Care and Biomedicine, 2nd ed.: Springer-Verlag, 2000:600-39.
- 2.↲↲↲Garg AX, Adhikari NK, McDonald H, Rosas-Arellano MP, Devereaux PJ, Beyene J, et al. Effects of computerized clinical decision support systems on practitioner performance and patient outcomes: a systematic review. JAMA 2005;93:1223-38.
- 3.↲Van Wijk MA, Van der Lei J, Mosseveld M, Bohnen AM, Van Bemmel JH. Assessment of support for blood test ordering in primary care. A randomized trial. Ann Intern Med 2001;134:274-81.
- 4.↲↲Kawamoto K, Houlihan CA, Balas EA, Lobach DF. Improving clinical practice using clinical decision support systems: a systematic review of trials to identify features critical to success. BMJ 2005;330:740-1.
- 5.↲Fuster V, Gotto AM, Libby P, Loscalzo J, McGill HC. 27th Bethesda Conference: matching the intensity of risk factor management with the hazard for coronary disease events. Task Force 1. Pathogenesis of coronary disease: the biologic role of risk factors. J Am Coll Cardiol 1996;27:964-76.
- 6.↲Alzahrani T, Marrat S, Haider A. Management of dyslipidemia in primary care. Can J Cardiol 2003;19:1499-1502.
- 7.↲Amonkar MM, Madhavan S, Rosenbluth SA, Simon KJ. Barriers and facilitators to providing common preventive screening services in managed care settings. J Community Health 1999; 24:229-47.
- 8.↲Brady AJB, Oliver MA, Pittard JB. Secondary prevention in 24,431 patients with coronary heart disease: survey in primary care. BMJ 2001;322:1463.
- 9.↲Fox J, Jones K. Lipid-lowering interventions in managed care settings. Am J Med 2001;110:24-30.
- 10.↲Lenfant C. Shattuck lecture – clinical research to clinical practice – lost in translation? N Engl J Med 2003;349:868-74.
- 11.↲Saydah SH, Fradkin J, Cowie CC. Poor control of risk factors for vascular disease among adults with previously diagnosed diabetes. JAMA 2004;291:335-42.
- 12.↲↲↲↲↲Rutten FH, Bohnen AM, Hufman P, Bruinsma M, Leerink HJG, Strootman FA. NHG-Standaard Angina pectoris. Huisarts Wet 1996;36:398-406.
- 13.↲↲↲↲Rutten GEHM, Verhoeven S, Heine RJ, De Grauw WJC, Cromme PVM, Reenders K. NHG-Standaard Diabetes Mellitus type 2. Huisarts Wet 1999;42:67-84.
- 14.↲↲↲↲Thomas S, Van der Wijden T, Van Drenth BB, Haverkort AFM, Hooi JD, Van der Laan JR. NHG-Standaard Cholesterol. Huisarts Wet 1999;42:406-17.
- 15.↲↲↲↲Van Binsbergen JJ, Gelpke JEH, Van Bentum STB, Van der Meer K, Schuling J, Verhoeven S. NHG-Standaard TIA. Huisarts Wet 1995;38:15-25.
- 16.↲↲↲↲Walma EP, Grundmeijer HGLM, Thomas S, Prins A, Van den Hoogen JPH, Van der Laan JR. NHG-Standaard Hypertensie. Huisarts Wet 1999;42:598-617.
- 17.↲Van der Lei J, Duisterhout JS, Westerhof HP, Van der Does E, Cromme PV, Boon WM. The introduction of computer-based patient records in The Netherlands. Ann Intern Med 1993;119:1036-41.
- 18.↲Randolph AG, Haynes RB, Wyatt JC, Cook DJ, Guyatt GH. Users’ Guides to the Medical Literature: XVIII. How to use an article evaluating the clinical impact of a computer-based clinical decision support system. JAMA 1999;282:67-74.
- 19.↲Anonymous. ATC DDD values. Geneva: WHO, 1996.
- 20.↲Los RK, Roukema J, Van Ginneken AM, De Wilde M, Van der Lei J. Are structured data structured identically? Investigating the uniformity of pediatric patient data recorded using OpenSDE. Methods Inf Med 2005;44:631-8.
- 21.↲Van Wyk JT, Van Wijk MAM, Moorman PW, Van der Lei J. Cross sectional analysis of guidelines on cardiovascular disease risk factors: going to meet the inconsistencies. Med Decis Making 2006;26:57-62.
- 22.↲Van Wyk JT, Picelli G, Dieleman JP, Mozaffari E, Kramarz P, Van Wijk MA. Management of hypertension and hypercholesterolaemia in primary care in The Netherlands. Curr Med Res Opin 2005;21:839-48.
- 23.↲Anderson KM, Odell PM, Wilson PW, Kannel WB. Cardiovascular disease risk profiles. Am Heart J 1991;121:293-8.
- 24.↲Van der Weijden T, Grol RP, Knottnerus JA. Feasibility of a national cholesterol guideline in daily practice. A randomized controlled trial in 20 general practices. Int J Qual Health Care 1999;11:131-7.
- 25.↲Van Wyk JT, Van Wijk MA, Sturkenboom MC, Moorman PW, Van der Lei J. Identification of the four conventional cardiovascular disease risk factors by Dutch general practitioners. Chest 2005;128:2521-7.
- 26.↲Johansson B, Shahsavar N, Ahlfeldt H, Wigertz O. Database and knowledge base integration – a data mapping method for Arden Syntax knowledge modules. Methods Inf Med 1996;35:302-8.
Reacties
Er zijn nog geen reacties.