Reconcilable differences: correcting medication errors at hospital admission and discharge
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication errors at the time of hospital admission and discharge are common and can lead to preventable adverse drug events. The objective of this study was to describe the potential impact of a medication reconciliation process to identify and rectify medication errors at the time of hospital admission and discharge. METHODS: Sixty randomly selected patients were prospectively enrolled at the time of admission to a Canadian community hospital. At admission, patients' medication orders were compared with pre-admission medication use based on medication vials and interviews with patients, caregivers, and/or outpatient healthcare providers. At discharge, pre-admission and in-patient medications were compared with discharge orders and written instructions. All variances were discussed with the prescribing physician and classified as intended or unintended; unintended variances were considered to be medication errors. An internist classified the clinical importance of each unintended variance. RESULTS: Overall, 60% (95% CI 48 to 72) of patients had at least one unintended variance and 18% (95% CI 9 to 28) had at least one clinically important unintended variance. None of the variances had been detected by usual clinical practice before reconciliation was conducted. Of the 20 clinically important variances, 75% (95% CI 56 to 94) were intercepted by medication reconciliation before patients were harmed. DISCUSSION: Unintended medication variances at the time of hospital admission and discharge are common and clinically important. The medication reconciliation process identified and addressed most of these unintended variances before harm occurred. In this small study, medication reconciliation was a useful method for identifying and rectifying medication errors at times of transition. Reconciliation warrants broader evaluation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle