Using novel Canadian resources to improve medication reconciliation at discharge: study protocol for a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adverse drug events are responsible for up to 7% of all admissions to acute care hospitals. At least 58% of these are preventable, resulting from incomplete drug information, prescribing or dispensing errors, and overuse or underuse of medications. Effective implementation of medication reconciliation is considered essential to reduce preventable adverse drug events occurring at transitions between community and hospital care. An electronically enabled discharge reconciliation process represents an innovative approach to this problem. METHODS/DESIGN: Participants will be recruited in Quebec and are eligible for inclusion if they are using prescription medication at admission, covered by the Quebec drug insurance plan, admitted from the community, 18 years or older, admitted to a general or intensive care medical or surgical unit, and discharged alive. A sample size of 3,714 will be required to detect a 5% reduction in adverse drug events. The intervention will comprise electronic retrieval of the community drug list, combined with an electronic discharge reconciliation module and an electronic discharge communication module. The primary outcomes will be adverse drug events occurring 30 days post-discharge, identified by a combination of patient self-report and chart abstraction. All emergency room visits and hospital readmission during this period will be measured as secondary outcomes. A cluster randomization approach will be used to allocate 16 medical and 10 surgical units to electronic discharge reconciliation and communication versus usual care. An intention-to-treat approach will be used to analyse data. Logistic regression will be undertaken within a generalized estimating equation framework to account for clustering within units. DISCUSSION: The goal of this prospective trial is to determine if electronically enabled discharge reconciliation will reduce the risk of adverse drug events, emergency room visits and readmissions 30 days post-discharge compared with usual care. We expect that this intervention will improve adherence to medication reconciliation at discharge, the accuracy of the community-based drug history and effective communication of hospital-based treatment changes to community care providers. The results may support policy-directed investments in computerizing and training of hospital staff, generate key requirements for future hospital accreditation standards, and highlight functional requirements for software vendors. TRIAL REGISTRATION: NCT01179867.
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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 | 0,019 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».