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Enregistrement W2120969911 · doi:10.1186/1472-6963-13-230

Rationale and design of the Multicenter Medication Reconciliation Quality Improvement Study (MARQUIS)

2013· article· en· W2120969911 sur OpenAlexaff
Amanda H. Salanitro, Sunil Kripalani, JoAnne N. Resnic, Stephanie K. Mueller, Tosha B. Wetterneck, Katherine Taylor Haynes, Jason Stein, Peter J. Kaboli, Stephanie Labonville, Edward Etchells, Daniel J. Cobaugh, DAVID HANSON, Jeffrey L. Greenwald, Mark V. Williams, Jeffrey L. Schnipper

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and QualitySociety of Hospital Medicine
Mots-clésMedicineOperationalizationMedication ReconciliationHealth administrationQuality managementHealth informaticsPatient safetyPsychological interventionBaseline (sea)Nursing researchPharmacistEmergency medicineFocus groupPublic healthFamily medicineMedical emergencyNursingHealth carePharmacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Unresolved medication discrepancies during hospitalization can contribute to adverse drug events, resulting in patient harm. Discrepancies can be reduced by performing medication reconciliation; however, effective implementation of medication reconciliation has proven to be challenging. The goals of the Multi-Center Medication Reconciliation Quality Improvement Study (MARQUIS) are to operationalize best practices for inpatient medication reconciliation, test their effect on potentially harmful unintentional medication discrepancies, and understand barriers and facilitators of successful implementation. METHODS: Six U.S. hospitals are participating in this quality improvement mentored implementation study. Each hospital has collected baseline data on the primary outcome: the number of potentially harmful unintentional medication discrepancies per patient, as determined by a trained on-site pharmacist taking a "gold standard" medication history. With the guidance of their mentors, each site has also begun to implement one or more of 11 best practices to improve medication reconciliation. To understand the effect of the implemented interventions on hospital staff and culture, we are performing mixed methods program evaluation including surveys, interviews, and focus groups of front line staff and hospital leaders. DISCUSSION: At baseline the number of unintentional medication discrepancies in admission and discharge orders per patient varies by site from 2.35 to 4.67 (mean=3.35). Most discrepancies are due to history errors (mean 2.12 per patient) as opposed to reconciliation errors (mean 1.23 per patient). Potentially harmful medication discrepancies averages 0.45 per patient and varies by site from 0.13 to 0.82 per patient. We discuss several barriers to implementation encountered thus far. In the end, we anticipate that MARQUIS tools and lessons learned have the potential to decrease medication discrepancies and improve patient outcomes. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov identifier NCT01337063.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,373
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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