Implementation of a Self‐Administered Questionnaire to Identify Patients at Risk for Medication‐Related Problems in a Family Health Center
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: To determine if a self-administered questionnaire can improve the identification of patients at risk for medication-related problems (MRPs) compared with usual methods of referral to a pharmacist. DESIGN: Prospective, randomized controlled study. SETTING: Multiprofessional primary care clinic at a tertiary care teaching hospital. PATIENTS: One hundred ninety-four ambulatory patients aged 18 years or older who were taking at least two drugs. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Patients completed a five-item, self-administered questionnaire modified from a tool that was previously validated in another population and statistically correlated with the risk of MRPs. Of 194 patients who completed the questionnaire, 89 were randomized to the control group (referral by usual methods) and 105 were referred according to their responses on the questionnaire (intervention group). Primary outcomes were the rate of referral and the number of at-risk patients identified. Referral rates were higher with the questionnaire than with usual methods (20% vs 6%, p=0.003). Of five patients referred by usual methods, one was at risk for MRPs according to questionnaire results. Of 84 patients in the control group who were not referred, 12 (14%) were at risk according to the questionnaire results; this finding suggested that several at-risk patients who were not referred by usual methods might have benefitted from a referral for a pharmacist's assessment. CONCLUSION: This self-administered medication risk assessment questionnaire effectively complemented the usual practices for identifying and referring patients at risk for MRPs.
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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 ».