Process mapping evaluation of medication reconciliation in academic teaching hospitals: a critical step in quality improvement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication reconciliation (MedRec) has been a mandated or recommended activity in Canada, the USA and the UK for nearly 10 years. Accreditation bodies in North America will soon require MedRec for every admission, transfer and discharge of every patient. Studies of MedRec have revealed unintentional discrepancies in prescriptions but no clear evidence that clinically important outcomes are improved, leading to widely variable practices. Our objective was to apply process mapping methodology to MedRec to clarify current processes and resource usage, identify potential efficiencies and gaps in care, and make recommendations for improvement in the light of current literature evidence of effectiveness. METHODS: Process engineers observed and recorded all MedRec activities at 3 academic teaching hospitals, from initial emergency department triage to patient discharge, for general internal medicine patients. Process maps were validated with frontline staff, then with the study team, managers and patient safety leads to summarise current problems and discuss solutions. RESULTS: Across all of the 3 hospitals, 5 general problem themes were identified: lack of use of all available medication sources, duplication of effort creating inefficiency, lack of timeliness of completion of the Best Possible Medication History, lack of standardisation of the MedRec process, and suboptimal communication of MedRec issues between physicians, pharmacists and nurses. DISCUSSION: MedRec as practised in this environment requires improvements in quality, timeliness, consistency and dissemination. Further research exploring efficient use of resources, in terms of personnel and costs, is required.
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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 | 0,174 | 0,256 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».