Educating medical trainees on medication reconciliation: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective medication reconciliation is critical in reducing the risk of preventable adverse drug events. Medical trainees are often responsible for medication reconciliation on admission, transfer and discharge of the most vulnerable patients; therefore, it is important that trainees are educated on this aspect of quality care. METHODS: We conducted a systematic review using MEDLINE and EMBASE databases to identify education initiatives targeted at improving trainee skill and knowledge in carrying out medication reconciliation. Studies published in English or French between July 1980 and July 2013, where the primary focus of the article was the role of medical trainees in conducting medication reconciliation, and where trainee-specific data was reported, were included. Included articles must have reported trainee-specific data. Given the anticipated heterogeneity and array of outcomes, we were unable to employ a specific tool in assessing the risk of bias across studies. RESULTS: Seven studies met pre-specified eligibility criteria, indicating the lack of published education initiatives targeted towards improving trainee knowledge and experience. Four described an education intervention targeted towards students completing internal medicine clerkship, while the remaining 3 were implemented among residents. Although no two interventions were the same, 5 out of 7 included an experiential component. CONCLUSIONS: Varying success was achieved with medication reconciliation education interventions. While some noted improved competence and/or confidence amongst trainees, namely undergraduate medical students, others noted little effect resulting from the intervention.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».