An evaluation of the adequacy of outpatient monitoring of thyroid replacement therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Hypothyroid patients managed with excessive or insufficient thyroid replacement therapy are often difficult to clinically recognize. Monitoring may prevent or minimize the consequences of adverse drug events (ADEs). We sought to develop an explicit model of medication monitoring and to evaluate monitoring processes and ADEs in patients taking levothyroxine. METHODS: A retrospective chart review of 400 outpatients receiving levothyroxine therapy between 1 January 2000 and 1 January 2001 at a large North American tertiary care hospital. We measured the proportion of patients satisfying minimum monitoring criteria, experiencing specific monitoring errors and having levothyroxine-related ADEs. Explicit monitoring criteria were derived from the literature and through expert opinion. Adverse drug events were identified using structured implicit reviews. RESULTS: Overall, only 56% (95% confidence interval [95% CI] 51-62%) of the patients prescribed levothyroxine received the minimal recommended monitoring. Errors were identified at all stages of the monitoring model. Patients who received the recommended monitoring had fewer levothyroxine-related ADEs (1% vs. 6%, P=0.013) than those who did not. Minority status (white people 2% vs. black people 4% vs. Hispanics 14%, P=0.023) and primary language (English 3% vs. Non-English 20%, P=0.002) were the patient characteristics associated with levothyroxine-related ADEs. CONCLUSION: Only half of outpatients taking levothyroxine at one tertiary care hospital received the recommended monitoring during one year of follow-up. Levothyroxine-related ADEs were more frequent in patients with lower-quality monitoring and in minorities and non-English speakers.
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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 | 0,006 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».