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Enregistrement W2072488816 · doi:10.7326/0003-4819-158-5-201303051-00006

Medication Reconciliation During Transitions of Care as a Patient Safety Strategy

2013· review· en· W2072488816 sur OpenAlexaff
Janice L. Kwan, Lisha Lo, Margaret Sampson, Kaveh G Shojania

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesU.S. Public Health Service
Mots-clésMedicinePsychological interventionMEDLINEEmergency departmentMedication ReconciliationEmergency medicinePatient safetyFamily medicineHarmHospital medicineHealth careMedical emergencyIntensive care medicinePharmacyPharmacistNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medication reconciliation identifies and resolves unintentional discrepancies between patients' medication lists across transitions in care. The purpose of this review is to summarize evidence about the effectiveness of hospital-based medication reconciliation interventions. Searches encompassed MEDLINE through November 2012 and EMBASE and the Cochrane Central Register of Controlled Trials through July 2012. Eligible studies evaluated the effects of hospital-based medication reconciliation on unintentional discrepancies with nontrivial risks for harm to patients or 30-day postdischarge emergency department visits and readmission. Two reviewers evaluated study eligibility, abstracted data, and assessed study quality. Eighteen studies evaluating 20 interventions met the selection criteria. Pharmacists performed medication reconciliation in 17 of the 20 interventions. Most unintentional discrepancies identified had no clinical significance. Medication reconciliation alone probably does not reduce postdischarge hospital utilization but may do so when bundled with interventions aimed at improving care transitions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations418
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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