The EMITT Study: Development and Evaluation of a Medication Information Transfer Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Continuity of care is required as patients move from the care of one pharmacist to another. The appropriate transfer of medication information between pharmacists as well as to patients at these times is essential in order to prevent drug-related problems (DRPs). OBJECTIVE: To develop a tool to transfer medication information between various pharmacists caring for the same patients. Secondary objectives were to evaluate the tool based on utility in practice and satisfaction of pharmacists. METHODS: The project consisted of a needs assessment involving in-depth interviews with patients and pharmacists and a literature review. These data were used to develop an optimal tool for medication information transfer between pharmacists in different practice settings. The tool was evaluated in a feasibility pilot for potential utility and pharmacist satisfaction. RESULTS: The tool created called EMITT (electronic medication information transfer tool) facilitates the communication of information to outpatient pharmacists including a letter and an up-to-date list of the patient's drugs. A total of 187 medication issues were communicated within 40 transferred letters, 61 of which required active follow-up, which potentially prevented 348 DRPs if the receiver of the information acted on the information that was provided. The 3 most common issues that required follow-up were restarting a held medication (n = 13), adjustment of doses based on laboratory results (n = 11), and starting a new indicated medication in the future (n = 7). CONCLUSIONS: A tool can be created to help address the gap in communication between pharmacists when patients move between interfaces of care by evaluating the needs of healthcare professionals involved in the information transfer process. It is envisioned that the elements of our tool can be easily adapted to other institutions to improve medication information transfer.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».