The Effectiveness of Pharmacist-Provided Telephonic Medication Therapy Management on Emergency Department Utilization in Home Health Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preventable emergency department (ED) use may be targeted with interventions for improving the medication use process, as medication misadventures and non-adherence frequently cause preventable ED utilization. One intervention that could prevent ED visits is Medication Therapy Management (MTM). OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of a telephonic medication therapy management (MTM) service on reducing emergency department utilization within a Medicare insured home health population. METHODS: This was a secondary analysis of data from a cluster-randomized controlled trial examining re-hospitalizations among Medicare insured patients within forty randomly selected, geographically diverse, home-health centers. The intervention consisted of an initial telephonic medication reconciliation with a pharmacy technician, a telephonic pharmacist-provided medication review, and follow-up pharmacist phone calls. The primary outcome of this analysis was 60-day all-cause emergency department utilization. Patients' baseline risk of ED utilization was calculated, and patients were stratified into quartiles based on their risk of ED utilization. Adjusted odd ratios of ED utilization were calculated. RESULTS: Data from 656 patients (intervention n=297, usual care n=359) were available for this study. Overall, the MTM intervention was not associated with 60-day ED use, as 24.4% of intervention patients and 25.1% of usual care patients utilized the ED (Adjusted Odds Ratio=1.11; 95% CI: 0.79-1.57). However, there was lower ED utilization among patients in the lowest risk-quartile (Adjusted Odds Ratio=2.52; 95% CI: 1.15-5.49; p= 0.02). CONCLUSION: This pharmacist-delivered telephonic medication therapy management program did not decrease ED utilization overall in a Medicare insured home health population, but may further reduce the risk of ED utilization among patients who are at lower risk of utilization.
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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 | 0,001 | 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 ».