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Enregistrement W2781867002 · doi:10.4212/cjhp.v70i6.1719

Ambulatory Medication Reconciliation in Dialysis Patients: Benefits and Community Practitioners’ Perspectives

2017· article· en· W2781867002 sur OpenAlexafffundvenue
Jo‐Anne Wilson, Matthew Ladda, Jaclyn Tran, Marsha Wood, Penelope Poyah, Steven D. Soroka, Glenn Rodrigues, Karthik Tennankore

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésAmbulatoryDialysisMedicineIntensive care medicineMedical emergencyFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background: Ambulatory medication reconciliation can reduce the frequency of medication discrepancies and may also reduce adverse drug events. Patients receiving dialysis are at high risk for medication discrepancies because they typically have multiple comorbid conditions, are taking many medications, and are receiving care from many practitioners. Little is known about the potential benefits of ambulatory medication reconciliation for these patients. Objectives: To determine the number, type, and potential level of harm associated with medication discrepancies identified through ambulatory medication reconciliation and to ascertain the views of community pharmacists and family physicians about this service. Methods: This retrospective cohort study involved patients initiating hemodialysis who received ambulatory medication reconciliation in a hospital renal program over the period July 2014 to July 2016. Discrepanciesidentified on the medication reconciliation forms for study patients were extracted and categorized by discrepancy type and potential level of harm. The level of harm was determined independently by a pharmacist and a nurse practitioner using a defined scoring system. In the event of disagreement, a nephrologist determined the final score. Surveys were sent to 52 community pharmacists and 44 family physicians involved in the care of study patients to collect their opinions and perspectives on ambulatory medication reconciliation. Results: Ambulatory medication reconciliation was conducted 296 times for a total of 147 hemodialysis patients. The mean number of discrepancies identified per patient was 1.31 (standard deviation 2.00). Overall, 30% of these discrepancies were deemed to have the potential to cause moderate to severe patient discomfort or clinical deterioration. Survey results indicated that community practitioners found ambulatory medication reconciliation valuable for providing quality care to dialysis patients. Conclusions: This study has provided evidence that ambulatory medication reconciliation can increase patient safety and potentially prevent adverse events associated with medication discrepancies. RÉSUMÉ Contexte : Le bilan comparatif des médicaments en soins ambulatoires peut réduire les divergences au chapitre des médicaments et les événements indésirables liés aux médicaments. Les divergences relatives aux médicaments représentent un risque élevé pour les patients dialysés, car ils souffrent normalement de multiples troubles comorbides, ils prennent souvent de nombreux médicaments et ils sont soignés par bon nombre de praticiens. Peu d’information existe sur les possibles avantages du bilan comparatif des médicaments en soins ambulatoires pour ces patients. Objectifs : Déterminer le nombre et la catégorie des divergences concernant les médicaments constatées lors d’un bilan comparatif des médicaments en soins ambulatoires ainsi que la gravité potentielle des préjudices consécutifs. De plus, établir la position des pharmaciens communautaires et des médecins de famille sur cette modalité du bilan comparatif des médicaments. Méthodes : La présente étude de cohorte rétrospective a été menée auprès de patients amorçant un traitement par hémodialyse pour qui un bilan comparatif des médicaments en soins ambulatoires a été réalisé dans le cadre d’un programme hospitalier des maladies du rein, entre juillet 2014 et juillet 2016. Les divergences trouvées dans les formulaires de bilan comparatif des médicaments ont été classées par catégorie et selon la gravité potentielle des préjudices. Le niveau du préjudice a été déterminé de manière indépendante par un pharmacien et un membre du personnel infirmier praticien à l’aide d’un système de notation défini. En cas de désaccord, le score final était établi par un néphrologue. Des sondages ont été envoyés à 52 pharmaciens communautaires et à 44 médecins de famille prodiguant des soins aux participants afin qu’ils expriment leurs opinions et leurs points de vue sur le bilan comparatif des médicaments en soins ambulatoires. Résultats : En tout, 296 bilans comparatifs des médicaments en soins ambulatoires ont été effectués auprès de 147 patients hémodialysés. Le nombre moyen de divergences constatées par patient était de 1,31 (écart-type de 2,00). Dans l’ensemble, 30 % de ces divergences ont été considérées comme une source potentielle d’un inconfort allant de modéré à grave ou de dégradation clinique. Selon les résultats du sondage, les praticiens communautaires ont jugé le bilan comparatif des médicaments en soins ambulatoires utile à la prestation de soins de qualité aux patients dialysés. Conclusions : D’après les résultats de l’étude, le bilan comparatif des médicaments en soins ambulatoires augmenterait la sécurité des patients et pourrait prévenir les événements indésirables liés aux divergences relatives aux médicaments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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