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Enregistrement W1990023031 · doi:10.1002/jhm.891

Medication reconciliation: Barriers and facilitators from the perspectives of resident physicians and pharmacists

2011· article· en· W1990023031 sur OpenAlexaff
Kenneth S. Boockvar, Susan L. Santos, André Kushniruk, Christopher Johnson, Jonathan R. Nebeker

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesHealth Services Research and DevelopmentGreenwall Foundation
Mots-clésFocus groupMedicineHospital medicineVeterans AffairsTask (project management)Patient safetyMedication ReconciliationHarmMEDLINEQualitative researchMedication therapy managementNursingFamily medicinePharmacyHealth carePsychologyPharmacist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medication reconciliation can prevent medication errors and harm when patients transition between hospital and other care settings. Though a Joint Commission hospital Patient Safety Goal since 2006, organizations continue to have difficulty implementing the process. OBJECTIVE: To determine factors that influence performance of medication reconciliation in a hospital setting with a computerized medication reconciliation tool. DESIGN: Cognitive task analysis (CTA) and focus group interviews. SETTING: Urban, academic, tertiary-care Veterans Affairs medical center. PARTICIPANTS: Internal medicine house staff physicians (n = 23) and inpatient staff pharmacists (n = 12). MEASUREMENTS: CTA participants verbalized their thoughts while they completed medication reconciliation with the computerized tool. Focus group participants described medication reconciliation's purpose and effectiveness, how they completed the task, and its barriers and facilitators. Interviews were recorded and analyzed using social science methods for analyzing qualitative data. RESULTS: Participants agreed that a central goal of medication reconciliation is to prevent prescribing errors, but disagreed about whether it achieves this goal. Computerization facilitated the task, but participants said that computers and patients can be unreliable sources of information. Participants varied in how they sequenced components of the task. When time was limited, physicians considered other responsibilities higher priority. Both physicians and pharmacists expressed low self-efficacy, ie, low perceived capability to achieve the objectives of the process. CONCLUSION: Key barriers to medication reconciliation are unreliable sources of medication information and tasks that compete for providers' time and attention that they consider higher priority. Addressing these barriers while increasing providers' self-efficacy might improve medication reconciliation and its outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations111
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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