Do Combined Pharmacist and Prescriber Efforts on Medication Reconciliation Reduce Postdischarge Patient Emergency Department Visits and Hospital Readmissions?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although medication reconciliation (Med Rec) has demonstrated a reduction in potential adverse drug events, its effect on hospital readmissions remains inconclusive. OBJECTIVE: To evaluate the impact of an interprofessional Med Rec bundle from admission to discharge on patient emergency department visits and hospital readmissions (hospital visits). METHODS: The design was a retrospective, cohort study. Patients discharged from general internal medicine over a 57-month interval were identified through administrative databases. Patients who received an enhanced, Gold level, Med Rec bundle (including both admission Med Rec and interprofessional pharmacist-prescriber collaboration on discharge Med Rec) were assigned to the intervention group. Patients who received partial Med Rec services, Silver and Bronze level, comprised the control group. The primary outcome was hospital visits within 30 days of discharge. RESULTS: Over a 57-month period, 9931 unique patient visits (n = 8678 patients) met the study criteria. The main analysis did not detect a difference in 30-day hospital visits between the intervention (Gold level bundle) and control (21.25% vs 19.26%; adjusted odds ratio, 1.06; 95% confidence interval [CI], 0.95-1.19). Propensity score adjustment also did not detect an effect (16.7% vs18.9%; relative risk of readmission, 0.88; 95% CI, 0.59-1.32). CONCLUSION: A long-term, observational evaluation of interprofessional Med Rec did not detect a difference in 30- day postdischarge patient hospital visits between patients who received enhanced versus partial Med Rec patient care bundles. In future prospective studies, researchers could focus on evaluating high-risk populations and specific elements of Med Rec services on avoidable, medication-related hospital admissions and postdischarge adverse drug events.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».