Drug‐Related Visits to the Emergency Department: How Big Is the Problem?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To review the literature concerning drug-related problems that result in emergency department visits, estimate the frequency of these problems and the rates of hospital admissions, and identify patient risk factors and drugs that are associated with the greatest risk. METHODS: A systematic search of MEDLINE (January 1966-December 2001), EMBASE (January 1980-December 2001), and PubMed (January 1966-December 2001) databases for full reports published in English was performed. The Ottawa Valley Regional Drug Information Service database of nonindexed pharmacy journals also was searched. RESULTS: Data from eight retrospective and four prospective trials retrieved indicated that as many as 28% of all emergency department visits were drug related. Of these, 70% were preventable, and as many as 24% resulted in hospital admission. Drug classes often implicated in drug-related visits to an emergency department were nonsteroidal antiinflammatory drugs, anticonvulsants, antidiabetic drugs, antibiotics, respiratory drugs, hormones, central nervous system drugs, and cardiovascular drugs. Common drug-related problems resulting in emergency department visits were adverse drug reactions, noncompliance, and inappropriate prescribing. CONCLUSION: Drug-related problems are a significant cause of emergency department visits and subsequent resource use. Primary caregivers, such as family physicians and pharmacists, should collaborate more closely to provide and reinforce care plans and monitor patients to prevent drug-related visits to the emergency department and subsequent morbidity and mortality.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».