Accuracy of Adverse Drug Reaction Documentation upon Implementation of an Ambulatory Electronic Health Record System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Detection, monitoring and treatment of adverse drug reactions (ADRs) are paramount to patient safety. The use of a comprehensive electronic health record (EHR) system has the potential to address inadequacies in ADR documentation and to facilitate ADR reporting to health agencies. However, effective methods to maintain the quality of documented ADRs within an EHR have not been well studied. OBJECTIVE: To evaluate the accuracy and effectiveness of ADR documentation transfer throughout the implementation of a comprehensive EHR system. METHODS: Retrospective analysis of ADR documentation at a tertiary care pediatric hospital between January 2013 and June 2014. ADRs documented in the newly implemented ambulatory EHR, pharmacy system and hybrid health record system were extracted. Documentation inconsistencies and processes for managing ADR documentation within the EHR were reviewed. RESULTS: A total of 115 patients with 260 unique ADRs were identified. Only 155 (60 %) of the identified ADRs were found in the ambulatory EHR system. The remaining 105 ADRs (40 %) were missing from the EHR when it was compared with the other systems. Seventy-two patients (63 %) returned for a follow-up visit, and each had their ADR documentation reviewed in the ambulatory EHR. Following the visit, 44 % of these ambulatory EHR records still included incorrect information. CONCLUSIONS: We identified discrepancies in ADR documentation within hospital systems, which need to be addressed as healthcare institutions transition to EHRs. Processes related to the transfer of ADR information into the EHR should be clearly defined. To improve the quality of ADR documentation, steps to force complete and continual ADR verification should be introduced at early stages of implementation of a new EHR, and all responsible providers should play a role.
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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 | 0,034 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».