Medication-related problems in individuals with spinal cord injury in a primary care-based clinic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the frequency of medical problems, reason for referral/primary complaint, products used, medication-related problems, and polypharmacy in patients with spinal cord injury (SCI) seen at an interprofessional primary care mobility clinic. DESIGN: Retrospective review of medical records of patients with SCI for patient visits between August 2012 and March 2013. METHODS: Data were abstracted from medical records of patients with SCI. RESULTS: Of 74 patients who presented to the clinic, 19 had an SCI. Mean age was 46.7 years and 74% were male. Most frequent medical problems were depression/anxiety (37%), osteoporosis/osteopenia (26%), hypertension (21%), dyslipidemia (21%), and osteoarthritis (21%). Most common presenting complaints were pain (23%) and bowel/bladder issues (13%). Most common medication-related problems were untreated conditions (41%), ineffective medications (21%), adverse drug reactions (18%), and under- and over-dosage (each 9%). Patients with SCI most frequently used products to treat pain (68%), constipation (42%), muscle spasm (42%), hypertension (42%), and depression (37%). When including natural health products, vitamins and minerals, polypharmacy was seen in 74% of patients with SCI (63% when limited to prescription and over-the-counter medications). For patients with SCI in whose care a pharmacist collaborated, a mean of 3.2 medication-related problems per patient were identified compared with 1 per patient when the pharmacist was not involved. CONCLUSION: This study is the first to describe medication use, polypharmacy and medication-related problems in patients with SCI seen at an interprofessional primary care clinic. Use of high-risk medications, polypharmacy, and medication-related problems in patients with SCI suggest the need for collaborative interprofessional care that includes a pharmacist.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».