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Enregistrement W2151220202 · doi:10.4212/cjhp.v62i3.794

Medication Reconciliation by a Pharmacist in the Emergency Department: A Pilot Project

2009· article· en· W2151220202 sur OpenAlexaffvenueabout
Andrea J Kent, Louise Harrington, Jill Skinner

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacistMedicineEmergency departmentTriageAdverse effectMedical prescriptionEmergency medicineMedication ReconciliationMedical emergencyAdverse drug eventPatient safetyHealth careClinical pharmacyFamily medicinePharmacyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION The Institute for Healthcare Improvement has defined medication reconciliation as “a formal process of obtaining a complete and accurate list of each patient’s current home medications—including name, dosage, frequency and route— and comparing the physician’s admission, transfer, and/or discharge orders to that list. Discrepancies are brought to the attention of the prescriber and, if appropriate, changes are made to the orders.”1 The impetus behind this concept is to prevent adverse drug events. The Canadian Adverse Events Study reported an adverse event rate of 7.5% in Canadian hospitals, and 36% of the adverse events were deemed preventable.2 Drug- and fluidrelated events together constituted the second most common type of adverse event.2 Medication discrepancies can occur at any point in the medication use process, but the largest percentage of these discrepancies occur during the prescribing phase.3-7 The presence of a pharmacist during patient care rounds and when prescriptions are written has been associated with a reduction in medication discrepancies at the ordering stage.8-10 In a sample of 98 emergency department visits, the accuracy of medication lists completed by the triage nurse was 42.6%.11 Most physicians rely on patients’ drug lists when making a diagnosis and ordering tests and medications in the emergency department. However, without appropriate verification of the patient’s medication regimen, drug-related problems may not be detected, a diagnosis may be missed, or discrepancies in patient admission orders may occur.3,12-14 A few studies regarding medication reconciliation conducted in larger teaching centres have been published3,15; however, there are no similar published studies from small community hospitals. Colchester Regional Hospital is a 120-bed community hospital offering medical, surgical, psychiatric, pediatric, and obstetric services. The hospital has about 3000 admissions per year with a maximum capacity of 11 beds in the Emergency Department. Before the study, the hospital’s pharmacists were involved in direct patient care in the acute care units and provided seamless care at discharge to about 60% of patients treated in these units. Many of the interventions at discharge were performed to correct discrepancies in the admission orders prepared in the Emergency Department. Given that about 80% of the hospital’s admissions originate in the Emergency Department, the authors theorized that involving a pharmacist earlier in the process would lead to more timely interventions and would help to prevent medication discrepancies. The purposes of this study were to determine if involving a pharmacist in the documentation and reconciliation of medications in the Emergency Department would result in fewer medication discrepancies and to evaluate a multidisciplinary form for medication reconciliation in the Emergency Department.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSans objet
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

Citations22
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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