Common issues in the medication use processes in nursing homes: a review of medication use quality improvement strategies
Notice bibliographique
Résumé
Background: A continuous evaluation of safety practices in nursing homes and long-term care (LTC) facilities is needed.Numerous studies have highlighted the deficiencies in safety processes of nursing homes compared with institutional practicedespite the fact that many residents in the nursing home setting also suffer from complex medical conditions and are receivingmultiple medications to treat the comorbidities. As part of larger grant initiative, an extensive search was conducted to identifycommon problems in nursing facilities and potential strategies for improvement. This review highlights common problems in themedication use process in nursing facilities and strategies to improve processes and general resident safety based upon pertinentfindings from the literature. Findings: There are proven medication safety strategies utilized in institutions that should be a foundational practice in nursingand LTC facilities. These strategies include, but are not limited to, reduction of polypharmacy and increased sensitivity to andprioritization of medication therapy monitoring processes, which will assist in the creation of a culture of safety. Specific goals ofthis process includes frequent education and encouraged use of best practices surrounding handling of high-alert medications,proper drug administration ( e.g. , crushing medications), drug interactions and reporting of adverse medication events. Conclusion: Medication use process failures are common in nursing and LTC facilities. However, an integrated approach canbe used to mitigate some of the common problems. Pharmacists and nurses should work more closely to implement provenmedication safety strategies. Implementing these strategies in concert with improved communication between team members canbenefit residents by preventing avoidable events and hospitalizations.
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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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».