PIM-Check: development of an international prescription-screening checklist designed by a Delphi method for internal medicine patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Potentially inappropriate medication (PIM) occurs frequently and is a well-known risk factor for adverse drug events, but its incidence is underestimated in internal medicine. The objective of this study was to develop an electronic prescription-screening checklist to assist residents and young healthcare professionals in PIM detection. DESIGN: Five-step study involving selection of medical domains, literature review and 17 semistructured interviews, a two-round Delphi survey, a forward/back-translation process and an electronic tool development. SETTING: 22 University and general hospitals from Canada, Belgium, France and Switzerland. PARTICIPANTS: 40 physicians and 25 clinical pharmacists were involved in the study.Agreement with the checklist statements and their usefulness for healthcare professional training were evaluated using two 6-point Likert scales (ranging from 0 to 5). PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Agreement and usefulness ratings were defined as: >65% of the experts giving the statement a rating of 4 or 5, during the first Delphi-round and >75% during the second. RESULTS: 166 statements were generated during the first two steps. Mean agreement and usefulness ratings were 4.32/5 (95% CI 4.28 to 4.36) and 4.11/5 (4.07 to 4.15), respectively, during the first Delphi-round and 4.53/5 (4.51 to 4.56) and 4.36/5 (4.33 to 4.39) during the second (p<0.001). The final checklist includes 160 statements in 17 medical domains and 56 pathologies. An algorithm of approximately 31 000 lines was developed including comorbidities and medications variables to create the electronic tool. CONCLUSION: PIM-Check is the first electronic prescription-screening checklist designed to detect PIM in internal medicine. It is intended to help young healthcare professionals in their clinical practice to detect PIM, to reduce medication errors and to improve patient safety.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».