Capturing Outcomes of Clinical Activities Performed by a Rounding Pharmacist Practicing in a Team Environment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical inpatients are at risk for suboptimal health outcomes from adverse drug events and under-use of evidence-based therapies. We sought to determine whether collaborative care including a team-based clinical pharmacist improves the quality of prescribed drug therapy and reduces hospital readmission. METHODS: Multicenter, quasi-randomized, controlled clinical trial. Consecutive patients admitted to 2 internal and 2 family medicine teams in 3 teaching hospitals between January 30, 2006 and February 2, 2007 were included. Team care patients received proactive clinical pharmacist services (medication history, patient-care round participation, resolution of drug-related issues, and discharge counseling). Usual care patients received traditional reactive clinical pharmacist services. The primary outcome was the overall quality score measured retrospectively by a blinded chart reviewer using 20 indicators targeting 5 conditions. Secondary outcomes included 3- and 6-month readmission. RESULTS: A total of 452 patients (220 team care, 231 usual care, mean age: 74 years, 46% male) met eligibility criteria. Team care patients were more likely than usual care patients to receive care specified by the indicators overall (56.4% vs. 45.3%; adjusted mean difference: 10.4%; 95% confidence interval [CI]: 4.9%, 15.7%) and for each targeted disease state except for heart failure. Team care patients experienced fewer readmissions at 3 months (36.2% vs. 45.5%; adjusted OR: 0.63; 95% CI: 0.42, 0.94) but not at 6 months (50.7% vs. 56.3%; adjusted OR; 0.78; 95% CI: 0.53, 1.15). CONCLUSIONS: In patients admitted to internal and family medicine teams, team-based care including a clinical pharmacist, improved the overall quality of medication use and reduced rates of readmission.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».