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Enregistrement W2068929433 · doi:10.4212/cjhp.v65i3.1141

Presence and Accuracy of Drug Dosage Recommendations for Continuous Renal Replacement Therapy in Tertiary Drug Information References

2012· article· en· W2068929433 sur OpenAlexafffundvenue
Sean K Gorman, Richard S Slavik, Stefanie Lam

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensJewish General HospitalInterior HealthNova Scotia Health AuthorityCapital District Health Authority
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésMedicineDoseConcordanceDrugFormularyIntensive care medicineDatabaseRenal replacement therapyDosage formPharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Clinicians commonly rely on tertiary drug information references to guide drug dosages for patients who are receiving continuous renal replacement therapy (CRRT). It is unknown whether the dosage recommendations in these frequently used references reflect the most current evidence.Objective: To determine the presence and accuracy of drug dosage recommendations for patients undergoing CRRT in 4 drug information references.Methods: Medications commonly prescribed during CRRT were identified from an institutional medication inventory database, and evidence-based dosage recommendations for this setting were developed from the primary and secondary literature. The American Hospital Formulary System—Drug Information (AHFS–DI), Micromedex 2.0 (specifically the DRUGDEX and Martindale databases), and the 5th edition of Drug Prescribing in Renal Failure (DPRF5) were assessed for the presence of drug dosage recommendations in the CRRT setting. The dosage recommendations in these tertiary references were compared with the recommendations derived from the primary and secondary literature to determine concordance.Results: Evidence-based drug dosage recommendations were developed for 33 medications administered in patients undergoing CRRT. The AHFS–DI provided no dosage recommendations specific to CRRT, whereas the DPRF5 provided recommendations for 27 (82%) of the medications and the Micromedex 2.0 application for 20 (61%) (13 [39%] in the DRUGDEX database and 16 [48%] in the Martindale database, with 9 medications covered by both). The dosage recommendations were in concordance with evidence-based recommendations for 12 (92%) of the 13 medications in the DRUGDEX database, 26 (96%) of the 27 in the DPRF5, and all 16 (100%) of those in the Martindale database. Conclusions: One prominent tertiary drug information resource provided no drug dosage recommendations for patients undergoing CRRT. However, 2 of the databases in an Internet-based medical information application and the latest edition of a renal specialty drug information resource provided recommendations for a majority of the medications investigated. Most dosage recommendations were similar to those derived from the primary and secondary literature. The most recent edition of the DPRF is the preferred source of information when prescribing dosage regimens for patients receiving CRRT.RÉSUMÉContexte : Les cliniciens s’appuient couramment sur des sources tertiaires d’information pour guider les posologies médicamenteuses chez les patients sous traitement continu de remplacement de la fonction rénale (TCRFR). On ignore si les recommandations posologiques dans ces sources couramment utilisées reflètent les données probantes les plus actuelles.Objectif : Déterminer la présence et l’exactitude des recommandations sur la posologie des médicaments utilisés chez les patients sous TCRFR dans quatre sources d’information sur les médicaments.Méthodes : On a dressé la liste des médicaments couramment prescrits durant le TCRFR à partir d’une base de données des médicaments en inventaire dans un établissement, puis on a défini des recommandations posologiques fondées sur des données probantes issues de la literature primaire et secondaire. L’American Hospital Formulary System—Drug Information (AHFS–DI), le Micromedex 2.0 (en particulier les bases de données DRUGDEX et Martindale) et la 5e édition de Drug Prescribing in Renal Failure (DPRF5) ont été évalués à la recherche de recommandations posologiques sur des médicaments utilisés en cours de TCRFR. Les recommandations posologiques dans ces sources tertiaires ont été comparées aux recommandations tirées de la littérature primaire et secondaire pour établir une concordance.Résultats : Des recommandations posologiques fondées sur des données probantes ont été rédigées pour 33 médicaments administrés aux patients sous TCRFR. L’AHFS–DI n’a fourni aucune recommendation posologique spécifique au contexte du TCRFR, alors que la DPRF5 a fourni des recommandations posologiques pour 27 (82%) des médicaments et le logiciel d’application Micromedex 2.0 pour 20 (61%) des médicaments (13 [39%] dans la base de données DRUGDEX et 16 [48%] dans la base de données Martindale, dont 9 médicaments traits dans les deux sources). Les recommandations posologiques concordaient avec celles fondées sur des données probantes pour 12 (92%) des 13 médicaments de la base de données DRUGDEX, 26 (96%) des 27 médicaments de la DPRF5 et tous les 16 médicaments (100%) de la base de données Martindale.Conclusions : Une importante source tertiaire d’information sur les médicaments n’a fourni aucune recommandation posologique sur des médicaments utilisés chez les patients sous TCRFR. En revanche, deux des bases de données comprises dans une application Web d’information médicale et la dernière édition d’une source d’information sur les médicaments utilisés en néphrologie ont fourni des recommandations pour la majorité des médicaments examinés. La plupart des recommandations posologiques étaient similaires à celles tirées des sources d’information primaires et secondaires. La plus récente édition du DPRF est la source préférée pour l’établissement des schemas posologiques chez les patients qui reçoivent un TCRFR.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,255
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,255
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0200,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,355 · 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'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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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