Drug‐Related Hospitalizations in a Tertiary Care Internal Medicine Service of a Canadian Hospital: A Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: To determine the frequency, severity, preventability, and classification of adverse drug events resulting in hospitalization, and to identify any patient, prescriber, drug, and system factors associated with these events. DESIGN: Prospective, observational study. SETTING: Internal medicine service of a large tertiary care hospital in Canada. PATIENTS: A total of 565 consecutive adult patients admitted to the hospital during a 12-week period. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: A patient's hospitalization was defined as drug related if it was directly related to one of eight predefined classifications; severity and preventability of the hospitalization were also assessed. Multivariate logistic regression analysis was used to evaluate patient, prescriber, drug, and system factors associated with drug-related hospitalizations. The frequency of drug-related hospitalization was 24.1% (95% confidence interval [CI] 20.6-27.8%), of which 72.1% (95% CI 63.7-79.4%) were deemed preventable. Severity was classified as mild, moderate, severe, and fatal in 8.1% (95% CI 4.1-14.0%), 83.8% (95% CI 76.5-89.6%), 7.4% (95% CI 3.6-13.1%), and 0.7% (95% CI 0.0-4.0%), respectively, of the hospitalizations. The most common classifications of drug-related hospitalization were adverse drug reactions (35.3% [95% CI 27.3-43.9%]), improper drug selection (17.6% [95% CI 11.6-25.1%]), and noncompliance (16.2% [95% CI 10.4-23.5%]). No independent risk factors for drug-related hospitalization were identified with regression modeling. CONCLUSION: Approximately 25% of patients in our study were hospitalized for drug-related causes; over 70% of these causes were deemed preventable. Drug-related hospitalization is a significant problem that merits further research and intervention.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 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 ».