Comparison of Information Available in the Medication Profile of an Electronic Health Record and the Inpatient Best Possible Medication History in a Mother and Child Teaching Hospital Center.
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundMedication reconciliation (MedRec) can improve patient safety. In Canada, most provinces are implementing electronic health records (EHR). The Quebec Health Record (QHR) can theoretically be used for medication reconciliation. However, the quantity and the quality of information available in this EHR have not been studied. ObjectivesThe main objective was to compare the quantity and quality of the information collected between the inpatient best possible medication history (BPMH) and the QHR. MethodsThis is a descriptive prospective study conducted at CHU Sainte-Justine, a 500-bed tertiary mother-and-child university hospital center. All inpatients from May 19-26, 2015 were considered for inclusion. Every prescription line in the BPMH and QHR were compared. ResultsThe study included 344 patients and 1,039 prescription lines were analyzed. The medications' name and dosing were more often available in the QHR (95%) than in the BPMH (61%). Concordance between the medication names between QHR and BPMH was found in 48% of the prescription lines; this rate fell to 29% when also factoring daily dosage. ConclusionsThis study suggests that the QHR can provide high-quality information to support the MedRec hospital process. However, it should be used as a second source to optimize the BPMH obtained from a thorough interview with the patient and/or his or her family. More studies are required to confirm the most optimal way to integrate the QHR to the MedRec process in hospitals.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».