Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication reconciliation (MR) is associated with reduced discrepancies and adverse events within institutions. In ambulatory care, MR is often considered more challenging due to periodic, brief patient encounters and the involvement of multiple prescribers who lack shared records. MedsCheck, a community pharmacy program in Ontario for patients with diabetes or those taking 3 or more medications, generates a best possible medication history (BPMH) that can serve as a starting point for MR. Our objectives were to develop and evaluate a program to integrate MedsCheck into the workflow of an ambulatory clinic. METHODS: An initiative was implemented within the Complex Care Clinic (CCC), an academic internal medicine clinic at Women's College Hospital (WCH). During booking of their first appointment, patients were encouraged to receive a MedsCheck. A letter was faxed to the patient's preferred community pharmacy with a request to conduct a MedsCheck and send documentation to the clinic. Evaluation included patient and health care provider questionnaires and chart review. RESULTS: Fifty-five of 86 new patients referred to the CCC were eligible for a MedsCheck. Fifty-four patients consented to having their community pharmacy contacted, and documentation was received for 21 (39%) of these reviews. Chart review was conducted for patients who completed the patient feedback questionnaire (n = 32). Community pharmacists reported at least 1 drug therapy problem for 12 (57%) patients with a mean of 2.6 (SD 1.5) per patient. Medical residents reported an estimated mean appointment time savings of 7.9 minutes (SD 2.4). CONCLUSION: The program was feasibly integrated into clinic workflow and shortened the time spent creating BPMHs. This approach could be adopted by other ambulatory care clinics.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,347 | 0,154 |
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 ».