Estimating the information gap between emergency department records of community medication compared to on-line access to the community-based pharmacy records
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Errors in community medication histories increase the risk of adverse events. The objectives of this study were to estimate the extent to which access to community-based pharmacy records provided more information about prescription drug use than conventional medication histories. MATERIALS AND METHODS: A prospective cohort of patients with public drug insurance who visited the emergency departments (ED) in two teaching hospitals in Montreal, Quebec was recruited. Drug lists recorded in the patients' ED charts were compared with pharmacy records of dispensed medications retrieved from the public drug insurer. Patient and drug-related predictors of discrepancies were estimated using general estimating equation multivariate logistic regression. RESULTS: 613 patients participated in the study (mean age 63.1 years, 59.2% women). Pharmacy records identified 41.5% more prescribed medications than were noted in the ED chart. Concordance was highest for anticoagulants, cardiovascular drugs and diuretics. Omissions in the ED chart were more common for drugs that may be taken episodically. Patients with more than 12 medications (OR 2.92, 95% CI 1.71 to 4.97) and more than one pharmacy (OR 3.85, 95% CI 1.80 to 6.59) were more likely to have omissions in the ED chart. DISCUSSION: The development of health information exchanges could improve the efficiency and accuracy of information about community medication histories if they enable automated access to dispensed medication records from community pharmacies, particularly for the most vulnerable populations with multiple morbidities. CONCLUSIONS: Pharmacy records identified a substantial number of medications that were not in the ED chart. There is potential for greater safety and efficiency with automated access to pharmacy records.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».