Program to remove incorrect allergy documentation in pediatrics medical records
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of incorrectly reported drug allergies in a pediatrics hospital and the effectiveness of pharmacist interventions to clarify these reports were studied. A four-month prospective study included children (< or = 18 years of age) with at least one drug allergy reported in their medical chart. Drug allergies were assessed by a pharmacist who labeled the reactions as true, incorrectly reported, or undetermined allergies, in accordance with defined criteria. When an incorrectly reported allergy was removed from a patient's chart with the consent of the attending physician, the intervention was reported to the community pharmacist. A total of 186 of 248 drug allergies identified in 1591 patient charts were challenged. Of these, 26 (14%), 103 (55%), and 57 (31%) were considered true, undetermined, and incorrectly reported drug allergies, respectively, by the pharmacist. A total of 53 (93%) incorrectly reported allergies were removed from patients' charts with the consent of the attending physicians. Community pharmacists were contacted in 25 of these cases. At follow-up, the incorrect allergy documentation was found to have been removed from 23 community pharmacy charts. A pharmacist found numerous incorrectly reported allergies in a pediatrics hospital and assisted in removing them from patients' medical charts.
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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 | 0,008 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».