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Enregistrement W2544629153 · doi:10.4212/cjhp.v69i5.1589

Impact of PharmaNet-Based Admission Medication Reconciliation on Best Possible Medication Histories for Warfarin

2016· article· en· W2544629153 sur OpenAlexaffvenue
Debbie Au, Hilary Wu, Cindy San, Doson Chua, Victoria Su, Allison Kirkwood

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWarfarinMedicineDocumentationMedication ReconciliationMedical prescriptionMedical recordEmergency medicineHospital admissionPediatricsPharmacyInternal medicineFamily medicineAtrial fibrillationNursingComputer sciencePharmacist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background: Inaccurate documentation of medication histories may lead to medication discrepancies during hospital admissions. Obtaining a best possible medication history (BPMH) for warfarin can be challenging because of frequent dosage changes and nonspecific directions of use (e.g., “take as directed”). On February 27, 2012, the study hospital implemented an admission medication reconciliation (MedRec) process using a form that compiled the most recent 6 months of outpatient prescription dispensing history from a provincial electronic database called PharmaNet. It was unclear whether admission MedRec had improved the process of obtaining warfarin BPMHs and the quality of their documentation. Objective: To compare the rates of complete warfarin BPMH documentation before and after implementation of PharmaNet-based admission MedRec. Methods: A single-centre, retrospective chart review was conducted using the health records of patients receiving warfarin who were admitted to the hospital’s Internal Medicine service before and after implementation of admission MedRec. The study periods were October 1, 2009, to February 26, 2012, and February 27, 2012, to July 31, 2014, respectively. The primary outcome was the rate of complete warfarin BPMH documentation during each period. Results: Data were recorded for 100 patients in the pre-implementation phase and 100 patients in the post-implementation phase. The rates of complete warfarin BPMH documentation were 65% and 84% in these 2 phases, respectively (p = 0.002). Conclusion: Implementation of PharmaNet-based admission MedRec was associated with a statistically significant increase in the rate of complete warfarin BPMH documentation. RÉSUMÉ Contexte : La consignation inexacte des schémas thérapeutiques peut mener à des divergences au chapitre des médicaments durant l’hospitalisation. Il peut être difficile d’établir un meilleur schéma thérapeutique possible (MSTP) pour la warfarine à cause de fréquents changements de posologie et de modes d’emploi imprécis (par exemple, « usage connu »). Le 27 février 2012, l’hôpital où s’est déroulée l’étude a mis en place un processus de bilan comparatif des médicaments (BCM) à l’admission. Celui-ci emploie un formulaire dressant la liste des médicaments d’ordonnance délivrés aux patients externes au cours des six derniers mois selon PharmaNet, une base de données numérique provinciale. On ignorait si les BCM à l’admission avaient amélioré le processus d’obtention et la qualité de la consignation des MSTP liés à la warfarine. Objectif : Comparer les taux de MSTP relatifs à la warfarine parfaitement consignés avant et après la mise en place d’un processus de BCM à l’admission qui s’appuie sur PharmaNet. Méthodes : Une analyse rétrospective des dossiers médicaux de patients menée dans un seul centre a été réalisée. Elle a porté sur les patients recevant de la warfarine et ayant été hospitalisés au service de médecine interne de l’hôpital avant ou après la mise en place d’un processus de BCM à l’admission (respectivement du 1er octobre 2009 au 26 février 2012 et du 27 février 2012 au 31 juillet 2014). Le principal paramètre d’évaluation était le taux de MSTP relatifs à la warfarine parfaitement consignés pendant ces périodes. Résultats : On a recueilli des données sur 100 patients hospitalisés avant la mise en place du processus et sur 100 patients hospitalisés après sa mise en place. Les taux de MSTP relatifs à la warfarine parfaitement consignésétaient de 65 % avant la mise en place et de 84 % après la mise en place (p = 0,002). Conclusion : La mise en place d’un processus de BCM à l’admission s’appuyant sur les données de PharmaNet était associée à une augmentation statistiquement significative du taux de MSTP relatifs à la warfarine parfaitement consignés.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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