Feasibility of a self-administered survey to identify primary care patients at risk of medication-related problems
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Pharmacists working in primary care clinics are well positioned to help optimize medication management of community-dwelling patients who are at high risk of experiencing medication-related problems. However, it is often difficult to identify these patients. Our objective was to test the feasibility of a self-administered patient survey, to facilitate identification of patients at high risk of medication-related problems in a family medicine clinic. METHODS: We conducted a cross-sectional, paper-based survey at the University of Alberta Hospital Family Medicine Clinic in Edmonton, Alberta, which serves approximately 7,000 patients, with 25,000 consultations per year. Adult patients attending the clinic were invited to complete a ten-item questionnaire, adapted from previously validated surveys, while waiting to be seen by the physician. Outcomes of interest included: time to complete the questionnaire, staff feedback regarding impact on workflow, and the proportion of patients who reported three or more risk factors for medication-related problems. RESULTS: The questionnaire took less than 5 minutes to complete, according to the patient's report on the last page of the questionnaire. The median age (and interquartile range) of respondents was 57 (45-69) years; 59% were women; 47% reported being in very good or excellent health; 43 respondents of 100 had three or more risk factors, and met the definition for being at high risk of a medication-related problem. CONCLUSIONS: Distribution of a self-administered questionnaire did not disrupt patients, or the clinic workflow, and identified an important proportion of patients at high risk of medication-related problems.
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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 | 0,018 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».