Exploring the Contextual and Human Factors of Electronic Medication Reconciliation Research: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Medication reconciliation (MedRec) is an important task that occurs in a variety of different contexts. Similar to other healthcare practices, MedRec is transitioning from being a paper-based process to one that is performed electronically. This paper will provide a scoping review of the prevalent research topics from both contextual and human factors perspectives. METHODS: PubMed and CINAHL were searched for all articles including the term "medication reconciliation". The 139 articles that met inclusion criteria were reviewed for themes and findings. RESULTS: Three primary themes surfaced through this analysis: a) The contextual factors of MedRec, b) information technology (IT) in MedRec, and c) obstacles and opportunities for improving MedRec. DISCUSSION: MedRec is performed in a variety of settings. The transition to electronic MedRec (eMedRec) has the potential to mitigate errors associated with a paper-based system but also creates opportunities for new technology-induced errors to occur. Interoperability with other health information systems is ideal. Additionally, Process standardization and workflow are important considerations when transitioning to eMedRec. CONCLUSION: As the process of medication reconciliation transitions from a paper-based to an electronic task, it is imperative to minimize the opportunity for human error and maximize the effectiveness of the system as a whole. Further, it is important for research to continue to explore original strategies for IT to enhance medication reconciliation.
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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 | 0,043 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».