Evaluation of a New Integrated Discharge Prescription Form
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether a new discharge prescription form which integrates admission medications, in-hospital changes, and discharge medications could enhance the accuracy of information in patient profiles in community pharmacies after hospital discharge. DESIGN: Nonrandomized, prospective, multi-site study. SETTINGS: Internal medicine wards of the three teaching hospitals (1200 beds) of the Centre Hospitalier de l'Université de Montréal. SUBJECTS: Patients admitted to the internal medicine wards between January 4 and 31, 1999, at St.-Luc and Notre-Dame Hospitals formed the control group and received a usual discharge form (UD). Those admitted between February 1 and 28,1999, received the new discharge prescription form (DPF) capturing the list of admission medications and revisions during hospitalization; they served as the experimental group. METHODS: Patient profiles were reviewed to calculate conformity rates of community pharmacy patient profiles after discharge and the rate of overall conformity for each group in the study. Each drug in the patient profile was assessed according to six criteria. Healthcare providers' satisfaction with the DPF was assessed via a written questionnaire. RESULTS: Eighty-nine patients and 669 discharge medications were studied. The patient profiles had a higher conformity rate in the DPF group than in the UD group (82% vs. 40%; p < 0.001); improvement could be attributed to higher conformity rates, particularly for two criteria (medications stopped in hospital and dose changes in hospital). CONCLUSIONS: Integration of admission medications, in-hospital changes, and discharge medications on a single form increases the conformity rates of community pharmacy patient profiles after hospitalization. This tool is well accepted by both pharmacists and physicians and may lead to a major decrease in drug-related problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».