Inappropriate Prescribing Practices: The Challenge and Opportunity for Patient Safety
Notice bibliographique
Résumé
Adverse clinical events related to inappropriate prescribing practices are an important threat to patient safety. Avoidance of inappropriate prescribing in community settings, where the majority of prescriptions are written, offers a major area of opportunity to improve quality of care and outcomes. Electronic medication order entry systems, with automated clinical risk screening and online alerting capabilities, appear as particularly promising enabling tools in such settings. The Medical Office of the Twenty First Century (MOXXI-III) research group is currently utilizing such a system that integrates identification of dosing errors, adverse drug interactions, drug-disease and allergy contraindications and potential toxicity or contraindications based on patient age. This paper characterizes the spectrum of alerts in an urban community of care involving 28 physicians and 32 pharmacies. Over a consecutive nine-month period, alerts were generated in 29% of 22,419 prescriptions, resulting in revised prescriptions in 14% of the alert cases. Drug-disease contraindications were the most common driver of alerts, accounting for 41% of the total and resulting in revised prescriptions in 14% of cases. In contrast, potential dosing errors generated only 8% of all alerts, but resulted in revised prescriptions 23% of the time. Overall, online evidence-based screening and alerting around prescription of medications in a community setting demands confirmation in prescribers' clinical decision making in almost one-third of prescriptions and leads to changed decisions in up to one-quarter of some prescribing categories. Its ultimate determination of clinical relevance to patient safety may, however, have to await more detailed examination of physician response to alerts and patient outcomes as a primary measure of utility. Patient safety is an increasingly recognized challenge and opportunity for stakeholders in improving health care delivery. It involves many issues, including delayed diagnosis and treatment, as well as inappropriate undertreatment and overtreatment. The common denominators, however, are that care and outcomes could be better, and there is a role for patients, providers and policy makers in making improvements.
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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 | 0,039 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,018 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».