A medication reconciliation form and its impact on the medical record in a paediatric hospital
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to evaluate the quality of medication information available in medical charts before and after the implementation of a medication reconciliation form. PATIENTS AND METHODS: This study is a retrospective chart review of patients under 18 years who were taking two medications or more at home and were admitted to a paediatric hospital for more than 24 hours and discharged from a general paediatrics, infectious disease, gastroenterology or pneumology ward over two 20-week periods (pre- and post-implementation). Each week, 10 medical records were randomly chosen and reviewed. The quality of the medication information was measured on admission (dose, route of administration and frequency) and on discharge (dose, route of administration, frequency and duration of treatment). The proportion of medications that fully met these criteria was compared between the groups using the chi-squared test. RESULTS: Information was analysed for a total of 3275 medications in the pre-implementation group, vs. 3240 medications in the post-implementation group. Baseline characteristics were similar in both groups. On admission, the quality of medication information was comparable between the pre- and post-implementation groups (29.1 vs. 29.3%, respectively; P = 0.86). However, on discharge, an improvement in the quality of information was observed in the post-implementation group (51.7 vs. 65.2%; P < 0.001). CONCLUSION: Our study demonstrated that the forms used in the reconciliation process, in particular the discharge prescription, could increase the quality of the information related to drug use in medical charts. We believe that medication reconciliation forms should be widely used by all the health care professional teams involved in the drug history or prescription process.
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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 | 0,020 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».