Improving patient safety and efficiency of medication reconciliation through the development and adoption of a computer-assisted tool with automated electronic integration of population-based community drug data: the RightRx project
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Many countries require hospitals to implement medication reconciliation for accreditation, but the process is resource-intensive, thus adherence is poor. We report on the impact of prepopulating and aligning community and hospital drug lists with data from population-based and hospital-based drug information systems to reduce workload and enhance adoption and use of an e-medication reconciliation application, RightRx. Methods: The prototype e-medical reconciliation web-based software was developed for a cluster-randomized trial at the McGill University Health Centre. User-centered design and agile development processes were used to develop features intended to enhance adoption, safety, and efficiency. RightRx was implemented in medical and surgical wards, with support and training provided by unit champions and field staff. The time spent per professional using RightRx was measured, as well as the medication reconciliation completion rates in the intervention and control units during the first 20 months of the trial. Results: Users identified required modifications to the application, including the need for dose-based prescribing, the role of the discharge physician in prescribing community-based medication, and access to the rationale for medication decisions made during hospitalization. In the intervention units, both physicians and pharmacists were involved in discharge reconciliation, for 96.1% and 71.9% of patients, respectively. Medication reconciliation was completed for 80.7% (surgery) to 96.0% (medicine) of patients in the intervention units, and 0.7% (surgery) to 82.7% of patients in the control units. The odds of completing medication reconciliation were 9 times greater in the intervention compared to control units (odds ratio: 9.0, 95% confidence interval, 7.4-10.9, P < .0001) after adjusting for differences in patient characteristics. Conclusion: High rates of medication reconciliation completion were achieved with automated prepopulation and alignment of community and hospital medication lists.
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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 | 0,036 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».