Reasons for Non-use of Proven Interventions for Hospital Inpatients: Pharmacists’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recently, health care institutions have been using performance indicators to measure and improve quality of care. One such indicator, the Ideal Medication Intervention Index, reflects the rate of implementation of proven pharmacologic interventions, which studies have shown are underutilized. Identifying the reasons why proven interventions are underused is essential to determining how their rate of use can be improved.Objective: To characterize the reasons for non-use of proven interventions from the perspective of clinical pharmacists within the authors’ health care organization.Methods: A survey of all clinical pharmacists within the organization was conducted. The survey used standardized, case-based scenarios involving pharmacologic interventions known to improve health outcomes. Respondents were asked to rank potential reasons why a patient might not receive a proven intervention.Results: Of the 115 pharmacists invited, 53 (46%) participated in the survey. Most of the respondents practised on medical wards. The 2 most common reasons for non-use of proven interventions were a team preference to defer management of such issues to the outpatient care provider and issues related to workload.Conclusions: Clinical pharmacists revealed that their perceptions of priorities, communication with their interdisciplinary teams, and workload issues contributed to non-use of proven pharmacologic interventions among patients in their care. Efforts to increase the utilization of the proven clinical interventions studied here should focus on changing pharmacists’ perceptions of priorities.RÉSUMÉ Contexte : Récemment, les établissements de santé ont utilisé des indicateurs de rendement pour évaluer et améliorer la qualité des soins. L’un de ces indicateurs, l’indice d’intervention pharmacologique idéale, reflète le taux de mise en oeuvre d’interventions pharmacologiques éprouvées, dont la sous-utilisation a été montrée par des études. La détermination des raisons pour lesquelles les interventions éprouvées sont sous-utilisées est essentielle pour définir comment on peut accroître leur utilisation.Objectif : Caractériser les raisons de la non-utilisation des interventions éprouvées, du point de vue des pharmaciens cliniciens de l’établissement de santé des auteurs.Méthodes : Un sondage de tous les pharmaciens cliniciens de l’établissement de santé a été effectué. Le sondage comportait des études de cas standardisées impliquant des interventions pharmacologiques connues pour améliorer les résultats cliniques. On a demandé aux répondants de classer les raisons potentielles de l’absence d’intervention éprouvée pour un patient.Résultats : Des 115 pharmaciens invités à participer, 53 (46 %) ont répondu au sondage. La plupart des répondants travaillaient dans des unités de médecine. Les deux raisons les plus courantes pour l’absence d’interventions éprouvées étaient la préférence de l’équipe de relayer la prise en charge de tels problèmes de santé au fournisseur de soins de santé externe, et les questions liées à la charge de travail.Conclusions : Les pharmaciens cliniciens ont révélé que leurs perceptions des priorités, la communication avec leurs équipes interdisciplinaires et les motifs liés à la charge de travail ont contribué à l’absence d’interventions pharmacologiques éprouvées dans les soins de leurs patients. Les efforts pour accroître le recours aux interventions cliniques éprouvées évaluées dans cette étude doivent s’attarder à changer les perceptions qu’ont les pharmaciens des priorités.
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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 | 0,008 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».