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Enregistrement W2761311654 · doi:10.12788/jhm.2857

Do Combined Pharmacist and Prescriber Efforts on Medication Reconciliation Reduce Postdischarge Patient Emergency Department Visits and Hospital Readmissions?

2017· article· en· W2761311654 sur OpenAlexaff
Michelle Baker, Chaim M. Bell, Wei Xiong, Edward Etchells, Peter G. Rossos, Kaveh G Shojania, Kelly Lane, Tim Tripp, Mary Lam, Kimindra Tiwana, Derek Leong, Gary Wong, Jin‐Hyeun Huh, Emily Musing, Olavo Fernandes

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreSinai Health SystemUniversity Health NetworkUniversity of TorontoOntario Drug Policy Research NetworkHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentEmergency medicineHospital medicineConfidence intervalOdds ratioPharmacistRetrospective cohort studyPropensity score matchingHospital readmissionAdverse effectPharmacyInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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