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Enregistrement W1985413995 · doi:10.4212/cjhp.v63i5.947

Best Possible Medication History in the Emergency Department: Comparing Pharmacy Technicians and Pharmacists

2010· article· en· W1985413995 sur OpenAlexaffvenue
Rochelle M. Johnston, Lauza Saulnier, Odette N. Gould

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensMount Allison UniversityHorizon Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacyEmergency departmentMedical emergencyMedicineClinical pharmacyFamily medicineEmergency medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Obtaining an accurate and complete medication list (i.e., the best possible medication history [BPMH]) is the first step in completing medication reconciliation. The ability of pharmacy technicians to obtain medication histories, relative to that of pharmacists, has not been formally assessed.Objectives: To determine whether pharmacy technicians at the authors' institution could obtain a BPMH as accurately and completely as pharmacists and if both groups met national norms for unintentional discrepancies and the success index for medication reconciliation.Methods: Pharmacy technicians were trained in obtaining a BPMH at the beginning of the study, before any patients were enrolled. Patients presenting to the emergency department were prospectively enrolled to be interviewed separately by both a pharmacist and a technician, with information recorded on standard medication reconciliation forms. The completed forms for each patient were compared following each set of interviews, and discrepancies were clarified with the patient.Results: Fifty-nine patients were included in the study, and 3 pharmacists and 2 technicians obtained the histories. There was no significant difference between pharmacists and technicians in terms of discrepancies involving prescription drugs (χ2 = 0.52, df = 1, n = 118, p = 0.47, Cramer's V for effect size = 0.07) or over-the-counter medications (χ2 = 0.09, df = 1, n = 118, p = 0.77, Cramer's V = 0.03). The mean number of discrepancies per patient did not differ significantly between the pharmacists and technicians (t = 0.15, df = 58, p = 0.88 for prescription drugs; t = -0.22, df = 58, p = 0.83 for over-the-counter products). For both groups, the number of unintentional discrepancies per patient was significantly lower and the success index for medication reconciliation significantly higher than the national average.Conclusions: Trained pharmacy technicians at the authors' institution were able to obtain a BPMH with as much accuracy and completeness as pharmacists. Both groups were significantly superior to the national average in terms of unintentional discrepancies and success index for medication reconciliation.RÉSUMÉContexte : L'obtention d'une liste précise et complète des medicaments (c.-à-d. le meilleur schéma thérapeutique possible [MSTP]) est la première étape du bilan comparatif des médicaments. La capacité des techniciens en pharmacie, comparativement à celle des pharmaciens, d'obtenir les histoires médicamenteuses n'a pas été évaluée officiellement.Objectifs : Déterminer si les techniciens en pharmacie dans l'établissement des auteurs pouvaient obtenir un MSTP aussi précis et complet que les pharmaciens et si les deux groupes satisfaisaient aux normes nationals pour ce qui est des divergences non intentionnelles et de l'indice de réussite pour ce qui est du bilan comparatif des médicaments.Méthodes : Les techniciens en pharmacie ont été formés sur la technique d'obtention du MSTP au début de l'étude, avant l'inscription des patients. Les patients qui consultaient au service des urgences ont été inscrits de façon prospective pour être interviewés séparément par un pharmacien et par un technicien, et l'information était consignee sur des formulaires standard de bilan comparatif des médicaments. Les formulaires remplis pour chaque patient ont été comparés à la suite de chaque série d'entrevues, et les divergences ont été clarifiées avec les patients.Résultats : Un total de 59 patients ont été inscrits à l'étude. Trois pharmaciens et deux techniciens ont obtenu les histoires médicamenteuses. Aucune différence significative n'a été observée entre les pharmaciens et les techniciens pour ce qui est des divergences au chapitre des medicaments d'ordonnance χ2 = 0,52, df = 1, n = 118, p = 0,47, V de Cramer pour l'ampleur de l'effet = 0,07) ou des médicaments en vente libre (χ2 = 0,09, df = 1, n = 118, p = 0,77, V de Cramer = 0,03). Aucune difference significative n'a été observée quant au nombre moyen de divergences par patient entre les pharmaciens et les techniciens (t = 0,15, df = 58, p = 0,88 pour les médicaments d'ordonnance; t = - 0,22, df = 58, p = 0,83 pour les produits en vente libre). Le nombre de divergences non intentionnelles par patient pour les deux groupes était significativement plus bas et l'indice de réussite pour ce qui est du bilan comparatif des medicaments était significativement plus élevé que les moyennes nationales.Conclusions : Les techniciens en pharmacie qualifiés dans l'établissement des auteurs ont pu obtenir un MSTP aussi précis et complet que celui des pharmaciens. Les deux groupes ont eu des résultats significativement supérieurs à ceux de la moyenne nationale quant aux divergences non intentionnelles et à l'indice de réussite pour ce qui est du bilan comparative des médicaments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, 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

Citations101
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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