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Enregistrement W2022114583 · doi:10.4212/cjhp.v66i4.1267

Assessment of Clinical Pharmacy Interventions in the Intensive Care Unit

2013· article· en· W2022114583 sur OpenAlexaffvenue
Cláudia Ho, Vincent H Mabasa, Vivian Leung, Douglas L Malyuk, Jerrold Perrott

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensRoyal Columbian HospitalUniversity of British ColumbiaBurnaby HospitalFraser Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionPsychological interventionOdds ratioPharmacyIntensive care unitConfidence intervalConfoundingClinical pharmacyEmergency medicinePharmacistDescriptive statisticsFamily medicineInternal medicineNursingStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Clinical pharmacy services have been shown to reduce adverse drug events and health care costs. However, few studies have assessed their effect on patient outcomes in the intensive care unit (ICU).Objective: To describe characteristics of ICU patients with documented pharmacist interventions and to evaluate the relationships between patients’ complexity level and pharmacists’ interventions and between pharmacists’ interventions and mortality rate.Methods: Inpatient records of admissions between January 1, 2004, and March 31, 2007, were analyzed to identify the presence of clinical pharmacy notes (CPNs). The characteristics of patients with and without CPNs were compared using descriptive statistics. For primary analysis of the association between patient complexity level and presence of CPNs, logistic regression modelling was performed to adjust for potential confounding. Logistic regression was also used to explore the possible association between CPNs and mortality. Finally, mortality analysis was carried out for patients with and without CPNs, with matching by complexity level.Results: The main study cohort comprised 1561 patients: 333 (21.3%) with CPNs and 1228 (78.7%) with no CPNs. A greater proportion of those with a CPN had the highest complexity level: 295 (88.6%) of those with CPNs versus 660 (53.7%) of those with no CPNs. After adjustment for age and sex, the odds ratio for having a CPN among patients with complexity level 4 (relative to patients with lower complexity levels) was 8.20 (95% confidence interval 5.44–12.38). Mortality rates were not significantly different between the 2 groups: 26.7% (89/333) among patients with CPNs and 27.9% (343/1228) among those without CPNs (p = 0.66). After adjustment for age, sex, complexity level, and length of stay in the ICU, the presence of a CPN was not significantly associated with mortality. Mortality rates in the matched cohort (n = 1078) were also similar between patients with and without CPNs (89/333 [26.7%] and 226/745 [30.3%], respectively; p = 0.23), and the presence of a CPN was not significantly associated with mortality after adjustments for potential confounding factors.Conclusion: Documenting clinical pharmacy activities is essential for assessing pharmacists’ impact on patient outcomes. These data suggest that ICU pharmacists prioritize clinical activities to care for the sickest patients.RÉSUMÉContexte : Il a été montré que les services de pharmacie clinique réduisaient les événements indésirables liés aux médicaments et les coûts de soins de santé. En revanche, peu d’études ont évalué leurs effets sur les résultats thérapeutiques chez les patients des unités de soins intensifs (USI).Objectif : Décrire les caractéristiques des patients des USI pour lesquels les pharmaciens avaient consignés des interventions et évaluer les liens entre le niveau de complexité de l’état des patients et les interventions des pharmaciens et entre les interventions des pharmaciens et le taux de mortalité.Méthodes : Les dossiers des patients hospitalisés entre le 1er janvier 2004 et le 31 mars 2007 ont été analysés à la recherche de notes de pharmaciens cliniciens (NPC). Les caractéristiques des patients dont le dossier comportait des NPC et de ceux dont le dossier n’en comportait pas ont été comparées au moyen de statistiques descriptives. L’analyse primaire de l’association entre le niveau de complexité de l’état des patients et la présence de NPC a été réalisée au moyen d’un modèle de régression logistique pour compenser les facteurs de confusion potentiels. Ce modèle a aussi été utilisé pour évaluer l’association possible entre les NPC et la mortalité. En dernier lieu, une analyse de mortalité a comparé les patients dont le dossier comportait des NPC à ceux dont le dossier n’en comportait pas, avec un appariement du niveau de complexité.Résultats : La principale cohorte de l’étude comptait 1561 patients : 333 (21,3 %) dont le dossier comportait des NPC et 1228 (78,7 %) dont le dossier n’en comportait pas. Une plus grande proportion des patients dont le dossier comportait des NPC présentaient le plus haut niveau de complexité : 295 (88,6 %) de ceux avec des NPC contre 660 (53,7 %) de ceux sans NPC. Après ajustement pour l’âge et le sexe, le risque relatif approché de NPC chez les patients présentant un niveau de complexité 4 (par rapport aux patients présentant un niveau de complexité moindre) était de 8,20 (intervalle de confiance à 95 % : 5,44 – 12,38). Les taux de mortalité n’étaient pas significativement différents entre les deux groupes : 26,7 % (89/333) chez les patients avec NPC et 27,9 % (343/1228) chez les patients sans NPC (p = 0,66). Après ajustement pour l’âge, le sexe, le niveau de complexité et la durée du séjour à l’USI, la présence d’une NPC au dossier n’était pas associée de façon significative à la mortalité. Les taux de mortalité au sein de la cohorte appariée (n = 1078) étaient également similaires entre les patients avec NPC et ceux sans NPC : respectivement 89/333 (26,7 %) et 226/745 (30,3 %) (p = 0,23); la présence d’une NPC n’a pas été associée de façon significative à la mortalité après ajustements pour les facteurs de confusion potentiels.Conclusion : La consignation des activités de pharmacie clinique est essentielle à l’évaluation de l’influence des pharmaciens sur les résultats cliniques pour les patients. Ces données suggèrent que les pharmaciens des USI accordent la priorité aux activités cliniques destinées aux soins des patients les plus malades.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations27
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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