Evaluation of the antipsychotic medication review process at four long-term facilities in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The goal of this evaluation was to understand how four long-term care (LTC) facilities in Alberta have implemented medication reviews for the Appropriate Use of Antipsychotics (AUA) initiative. We aimed to determine how interprofessional (IP) collaboration was incorporated in the antipsychotic medication reviews and how the reviews had been sustained. METHODS: Four LTC facilities in Alberta participated in this evaluation. We conducted semistructured interviews with 18 facility staff and observed one antipsychotic medication review at each facility. We analyzed data according to the following key components that we identified as relevant to the antipsychotic medication reviews: the structure of the reviews, IP interactions between the staff members, and strategies for sustaining the reviews. RESULTS: The duration of antipsychotic medication reviews ranged from 1 to 1.5 hours. The number of professions in attendance ranged from 3 to 9; a pharmacist led the review at two sites, while a registered nurse led the review at one site and a nurse practitioner at the remaining site. The number of residents discussed during the review ranged from 6 to 20. The process at some facilities was highly IP, demonstrating each of the six IP competencies. Other facilities conducted the review in a less IP manner due to challenges of physician involvement and staff workload, particularly of health care aides. Facilities that had an nurse practitioner on site were more efficient with the process of implementing recommendations resulting from the medication reviews. CONCLUSION: The LTC facilities were successful in implementing the medication review process and the process seemed to be sustainable. A few challenges were observed in the implementation process at two facilities. IP practice moved forward the goals of the AUA initiative to reduce the inappropriate use of antipsychotics.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».