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Enregistrement W2782302716 · doi:10.4212/cjhp.v70i6.1711

Care Gaps in the Electronic Discharge Medication Reconciliation Process at an Acute Care Facility

2017· article· en· W2782302716 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kelly S. MacDonald, Marsha Cusack, Su Qiong Rebecca Liang, Kilby Rinco

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensHillsborough HospitalHealth PEIUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésAcute careProcess (computing)Medical emergencyMedication ReconciliationMedicineNursingHealth careComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background: Many patients experience adverse events at the time of discharge from hospital, and most of these events are medication-related. To improve patient safety, Health PEI (the health authority for Prince Edward Island) has made medication reconciliation a priority. The Queen Elizabeth Hospital in Charlottetown is one of the few Canadian hospitals with an electronic discharge process. A discharge report has been developed to provide pertinent information to patients at discharge, including a final medication list to be shared with the community pharmacy at the patient’s discretion. Objective: To identify care gaps related to the transfer of information for the medication reconciliation part of the electronic discharge process at the Queen Elizabeth Hospital. Methods: The study was conducted on 4 nursing units offering medical and surgical services. Data for the 8-week prospective study (June to August 2016) were collected using a study-specific discharge evaluation checklist and hospital-to-community pharmacy feedback form. All inpatients 65 years of age or older with a hospital stay longer than 4 days who were receiving more than 5 medications on discharge were eligible to participate. Results: During the study period, data were compiled for the 72 of 154 eligible patients who provided consent. Of these, 69 (96%) had a change in medications. Follow-up showed that 12 (17%) of the 72 discharge reports had reached the patient’s community pharmacy; of these, 5 had been sent from a community care or long-term care facility. Fifty-four patients were discharged home, of whom 50 presented to the community pharmacy after discharge, 37 (74%) of these on the day of discharge. Conclusions: Most community pharmacies did not receive a discharge report from the patient or from the patient’s community care or long term care facility. This represented the largest care gap in the electronic discharge medication reconciliation process at the study hospital. RÉSUMÉ Contexte : Lors de leur congé de l’hôpital, bon nombre de patients subissent des événements indésirables, dont la plupart sont de nature pharmacothérapeutique. Afin d’améliorer la sécurité des patients, Santé Î.-P.-É. (la régie de santé de l’Île-du-Prince-Édouard) a fait du bilan comparatif des médicaments une priorité. L’Hôpital Queen Elizabeth, à Charlottetown, est l’un des rares établissements canadiens dotés d’un processus de congé électronique. Un rapport a été mis au point afin d’offrir de l’information pertinente aux patients au moment du congé, y compris une liste définitive des médicaments à faire parvenir à la pharmacie communautaire au gré du patient. Objectif : Identifier les lacunes dans les soins liées au transfert d’information relative au bilan comparatif des médicaments faisant partie du processus de congé électronique à l’Hôpital Queen Elizabeth. Méthodes : L’étude a été menée dans quatre unités de soins offrant des services médicaux et chirurgicaux. Les données pour l’étude prospective d’une durée de huit semaines (de juin à août 2016) ont été recueillies à l’aide d’une liste de vérification conçue spécialement pour procéder à l’évaluation après le congé durant cette étude et d’un formulaire de rétroaction sur le transfert d’information de l’hôpital à la pharmacie communautaire. Tous les patients hospitalisés de 65 ans et plus don’t le séjour était de plus de quatre jours et qui recevaient plus de cinq médicaments au moment du congé étaient admissibles à l’étude. Résultats : Pendant la période de l’étude, des données ont été recueillies auprès de 72 des 154 patients admissibles ayant donné leur accord. Parmi ceux-ci, 69 (96 %) ont connu un changement à leur pharmacothérapie. Un suivi a montré que 12 (17 %) des 72 rapports de congé ont été reçus par la pharmacie communautaire du patient; parmi ceux-ci, cinq ont été envoyés à partir d’un établissement de soins communautaires ou de soins de longue durée. Cinquante-quatre patients sont retournés à leur domicile après leur congé; 50 d’entre eux se sont présentés à la pharmacie communautaire et 37 (74%) de ce groupe ont fait cette visite le jour du congé. Conclusion : La plupart des pharmacies communautaires n’ont pas reçu le rapport de congé de la part du patient ou de son établissement de soins communautaires ou de soins de longue durée. Il s’agissait de la plus mportante lacune dans les soins concernant le processus électronique de bilan comparatif des médicaments au moment du congé à l’hôpital où s’est déroulée l’étude.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,342 · 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'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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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