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Manz ML nudges (SIC)

Effect of Integrating Machine Learning Mortality Estimates With Behavioral Nudges to Clinicians on Serious Illness Conversations Among Patients With Cancer

Patient / Population Intervention / Exposition Comparaison Critère de jugement

Chez 14 607 patients atteints de cancer suivis par 78 cliniciens oncologues, des prédictions de mortalité par apprentissage automatique délivrées comme incitations comportementales ont augmenté les conversations sur la maladie grave par rapport à la prise en charge habituelle avec courriels hebdomadaires de performance cumulée.

N
14 607patients
Schéma
RCT en grappes stepped-wedge, 8 groupes de cliniques sur 20 semaines, Pennsylvanie, États-Unis
Critère
Pourcentage de consultations avec une conversation sur la maladie grave documentée
Pertinence
1Structure la pratique — l’essai sur lequel repose la recommandation.
RésultatConversations sur la maladie grave (SIC) dans 4,6 % vs. 1,3 % de toutes les consultations (différence ajustée 3,3 points de pourcentage, IC à 95 % 2,3–4,5 ; p<0,001) ; parmi 4.124 consultations à haut risque 15,2 % vs. 3,6 % (différence ajustée 11,6 points, IC à 95 % 8,2–12,5 ; p<0,001).
Manz CR, et al. JAMA Oncol. 2020;6(12):e204759. 10.1001/jamaoncol.2020.4759
Discussion et critique

Un jalon pour l'association d'un modèle de mortalité par apprentissage automatique validé à l'économie comportementale : la combinaison a fait passer le taux de conversations avec les patients à haut risque de 3,6 % à 15,2 %. Un seul système universitaire, 20 semaines, et un critère de processus (conversations documentées) plutôt que des soins conformes aux objectifs du patient ; le suivi à 40 semaines (Manz ML nudges (long-term)) a montré ensuite moins de traitement systémique en fin de vie, mais aucun changement du recours à l'hospice ou à la réanimation.