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Enregistrement W1526057606 · doi:10.1111/j.1553-2712.2012.01379.x

Clinical Decision Rules to Improve the Detection of Adverse Drug Events in Emergency Department Patients

2012· article· en· W1526057606 sur OpenAlexafffundabout
Corinne M. Hohl, Eugenia Yu, Garth Hunte, Jeffrey R. Brubacher, Faegheh Hosseini, Chelsea P. Argent, Winnie Chan, Matthew O. Wiens, Samuel B. Sheps, Joel Singer

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesVancouver General HospitalVancouver Hospital and Health Sciences CentreSt. Paul's HospitalVernon Jubilee HospitalUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health Research InstituteVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineEmergency departmentObservational studyEmergency medicineConfidence intervalMedical prescriptionPharmacistProspective cohort studyClinical pharmacyAdverse effectInternal medicinePharmacyFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Adverse drug events (ADEs) are unintended and harmful consequences of medication use. They are associated with high health resource use and cost. Yet, high levels of inaccuracy exist in their identification in clinical practice, with over one-third remaining unidentified in the emergency department (ED). The study objective was to derive clinical decision rules (CDRs) that are sensitive for the detection of ADEs, allowing their systematic identification early in a patient's hospital course. METHODS: This was a prospective observational cohort study carried out in two Canadian tertiary care hospitals. Participants were adults presenting to the ED having ingested at least one prescription or over-the-counter medication within 2 weeks. Nurses and physicians evaluated patients for standardized clinical findings. A second evaluator performed interobserver assessments of predictor variables in a subset of patients. Pharmacists, who were blinded to the predictor variables, evaluated all patients for ADEs. An independent committee reviewed and adjudicated cases where the ADE assessment was uncertain or the pharmacist's diagnosis differed from the physician's working diagnosis. The primary outcome was an ADE that required a change in medical therapy, diagnostic testing, consultation, or hospital admission. CDRs were derived using kappa coefficients, chi-square statistics, and recursive partitioning. RESULTS: Among 1,591 patients, 131 (8.2%, 95% confidence interval [CI] = 7.0% to 9.7%) were diagnosed with the primary outcome. The following variables were associated with ADEs and were used to derive two CDRs: 1) presence of comorbid conditions, 2) antibiotic use within 7 days, 3) medication changes within 28 days, 4) age ≥ 80 years, 5) arrival by ambulance, 6) triage acuity, 7) recent hospital admission, 8) renal failure, and 9) use of three or more prescription medications. The more sensitive rule had a sensitivity of 96.7% (95% CI = 91.8% to 98.6%) and required 40.8% (95% CI = 37.7% to 42.9%) of patients to have medication review. The more specific rule had a sensitivity 90.8% (95% CI = 81.4% to 95.7%) and required 28.3% of patients to proceed to medication review. CONCLUSIONS: The authors derived CDRs that identified patients with ADEs with high sensitivity. These rules may improve the identification of ADEs early in a patient's hospital course while limiting the number of patients requiring a detailed medication review.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,391 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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