Medication Discrepancies Associated With a Medication Reconciliation Program and Clinical Outcomes After Hospital Discharge
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: To identify the frequency of unintended medication discrepancies 30 days postdischarge from medicine wards with interprofessional medication reconciliation processes and clinical import. METHODS: Prospective cohort study of adults discharged between October 2013 and November 2014 from two teaching hospitals in Edmonton, Canada. The Best Possible Medication Discharge Plan (BPMDP) was prepared for all patients. Patients were called 30 days postdischarge to determine the medication discrepancy rate from the BPMDP and whether this was intentional or unintentional; three clinicians used standardized criteria to determine if the discrepancy was inconsequential. Electronic health records and patient contact were used to ascertain death, hospital readmissions, and emergency department (ED) visits at 90 days. RESULTS: Of 433 patients (mean age 64 yrs, 52% female, median discharge prescriptions 6 [interquartile range 4-9]), 168 (38.8%) had at least one unintentional medication discrepancy at 30 days (325 total discrepancies; median one [interquartile range 1-2 discrepancies per patient]). Patients with unintentional medication discrepancies were older (65.9 vs 61.9 yrs, p=0.03) with more discharge medications (7 vs 6, p=0.03). Most unintentional discrepancies (91.1%) were judged inconsequential. The presence of an unintentional medication discrepancy was not associated with 90-day readmission or death (42/167 [25.1%] vs 64/263 [24.3%], adjusted odds ratio 0.96 [95% confidence interval 0.60-1.54]) or ED visits (69 [41.3%] vs 101 [38.4%], adjusted odds ratio 1.11 [95% confidence interval 0.74-1.67]. CONCLUSION: Despite the presence of an interprofessional medication reconciliation process, over one-third of patients had a medication discrepancy within 30 days of discharge, although most were inconsequential and there was no association between unintended medication discrepancies and risk of readmission, ED visit, or death 3 months after discharge.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».