Utilisation des bilans comparatifs des médicaments en tant que prescription de départ
Notice bibliographique
Résumé
Resume Objectif : Comparer la transmission de l’information engendree par l’utilisation des bilans comparatifs des medicaments au conge, comparativement aux ordonnances manuscrites et sommaires de depart et decrire la comprehension des pharmaciens communautaires. Mise en contexte : Puisque les donnees dans la litterature scientifique demontrant l’efficacite du bilan comparatif des medicaments au conge sont peu nombreuses, nous avons procede a l’evaluation de son implantation a l’Hopital de l’Enfant-Jesus du Centre hospitalier affilie universitaire de Quebec. Resultats : Les divergences observees entre la liste des medicaments actifs a domicile avant l’admission et l’ordonnance de depart etaient intentionnellement documentees dans 97,7 % des cas lors de l’utilisation des bilans comparatifs des medicaments au conge, comparativement a 86,1 % des cas lors de l’utilisation des ordonnances manuscrites et 78,8 % des cas dans les sommaires de depart. Les resultats du sondage realise aupres des pharmaciens communautaires revelent aussi que l’usage des lettres de transfert et des bilans comparatifs des medicaments au conge entraine un taux de satisfaction eleve parmi ces professionnels de la sante, puisqu’il leur fournit une meilleure comprehension de l’etat du patient. Discussion : Les resultats demontrent que le bilan comparatif des medicaments au conge permet de diminuer le nombre de divergences non documentees. Le sondage demontre une grande satisfaction de la part des pharmaciens communautaires, portant sur l’amelioration de l’information transmise par les bilans comparatifs des medicaments au conge du patient. Conclusion : L’implantation du bilan comparatif des medicaments au conge a permis d’ameliorer la communication entre les differents acteurs de la sante. Abstract Objective: To compare the transfer of information through use of medication reconciliation at discharge as compared to written prescriptions and discharge summaries, and to describe the comprehension of community pharmacists. Context: Given that few data exist in the scientific literature demonstrating the efficacy of medication reconciliation at discharge, we proceeded to evaluate its implementation at the Hopital de l’Enfant-Jesus of the Centre hospitalier affilie universitaire de Quebec . Results: The deviations observed between the list of active drugs at home prior to admission and the discharge prescription were intentionally noted in 97.7% of cases when medication reconciliation was used at discharge, as compared to 86.1% of cases when written prescriptions were used and to 78.8% of cases when discharge summaries were used. The survey done with community pharmacists also reveals that the use of a transfer letter and medication reconciliation at discharge lead to a higher rate of satisfaction among these healthcare professionals because these provide a better understanding of the state of the patient. Discussion: The results show that medication reconciliation at discharge decreases the number of reported deviations. The survey demonstrates greater satisfaction among community pharmacists because the transfer of information is improved through the use of medication reconciliation at a patient’s discharge. Conclusion: The implementation of medication reconciliation at discharge improved communication between the different players in healthcare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».