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Enregistrement W2783131105 · doi:10.4212/cjhp.v70i6.1710

Development of a Documentation Rubric and Assessment of Pharmacists’ Competency for Documentation in the Patient Health Record

2017· article· en· W2783131105 sur OpenAlexaffvenueabout
Brittany Baranski, Jennifer Bolt, Lori Albers, Rabiah Siddiqui, Ali Bell, William Semchuk

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensInterior HealthRegina Qu'Appelle Health Region
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationPharmacistMedicineRubricAuditChartHealth careMEDLINEFamily medicineNursingMedical educationPharmacyPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background: Documentation of information in the health record by pharmacists is vital to patient care. Failure to document, or failure to document appropriately, may have negative effects on patients. Objectives: The primary objective was to determine pharmacists’ competency in 18 elements of chart note documentation at 2 tertiary care centres and 1 rehabilitation centre. The secondary objectives were to quantify the number of episodes of documentation by pharmacists, to characterize the clinical activities associated with this documentation, and to determine whether there were differences in level of competency according to years of hospital experience, additional clinical training, and note type. Methods: This study used prospective audit methodology. Notes documented during a 6-week study period (February to April 2015) were assessed using a rubric specifically created to evaluate 18 of the essential elements of documentation, as defined by the Canadian Society of Hospital Pharmacists. Four of the elements of chart note documentation were assessed on a yes/no basis, and Bloom’s taxonomy was used to define the level of competency for the other 14 elements. Values were assigned to each level and were then used to calculate mean scores. Results: A total of 115 pharmacist notes, created by 29 of the 35 pharmacists included in the study, were assessed. The mean competency score per pharmacist was 2.2 (standard deviation [SD] 0.3; maximum score 3). Elements of documentation with the highest level of competency were diplomatic tone, conciseness, and clarity; elements with the lowest level of competency were medication list, note title, monitoring, and drugrelated problem statements. The most frequent note types concerned drug-related problems (50 [43%]), pharmacokinetics (25 [22%]), and patient education (19 [17%]). Levels of competency were highest for notes related to patient education (mean 2.4, SD 0.2) and lowest for notes concerning drug-related problems (mean 2.1, SD 0.3) and notes providing clarification (mean 2.1, SD 0.3). The level of competency was not significantly affected by additional clinical training or years of hospital experience. Conclusions: Pharmacists in this study documented concisely, clearly, and in a diplomatic tone; however, there was room for improvement in the frequency and elements of chart note documentation in the patient health record. RÉSUMÉ Contexte : La consignation d’information par les pharmaciens dans les dossiers de santé est essentielle aux soins des patients. Négliger de consigner l’information ou le faire inadéquatement peut avoir des effets négatifs pour les patients. Objectifs : L’objectif principal était de déterminer le niveau de compétence des pharmaciens en ce qui concerne 18 éléments de consignation aux dossiers médicaux de patients dans deux établissements de soins tertiaires et dans un établissement de réadaptation. Les objectifs secondaires étaient de quantifier le nombre de cas de consignation par les pharmaciens, d’offrir un portrait des activités cliniques associées à cette prise de notes et de déterminer s’il y avait des différences quant au niveau de compétence selon le nombre d’années d’expérience en hôpital, la formation clinique supplémentaire et le type de notes. Méthodes : La présente étude a employé l’audit prospectif comme méthodologie. Les notes consignées durant une période de 6 semaines (de février à avril 2015) ont été jugées à l’aide d’une grille conçue spécialement pour évaluer 18 des éléments essentiels de la prise de notes tels qu’ils sont définis par la Société canadienne des pharmaciens d’hôpitaux. Une évaluation dichotomique (soit oui soit non) a été utilisée pour quatre des éléments de la prise de notes et la taxonomie de Bloom a servi à définir le niveau de compétence pour les 14 autres éléments. Des valeurs ont été attribuées à chaque niveau et ont ensuite été utilisées pour calculer les scores moyens. Résultats : Au total, 115 notes rédigées par 29 des 35 pharmaciens vises par l’étude ont été analysées. Le score moyen de compétence par pharmacien était de 2,2 (écart-type de 0,3; score maximum de 3). Les éléments de la prise de notes présentant le niveau de compétence le plus élevé étaient : le ton diplomatique, la concision et la clarté. Les éléments affichant le plus bas niveau de compétence étaient : la liste des médicaments, le titre de la note, le suivi et l’énonciation des problèmes liés à la pharmacothérapie. Les types de notes les plus fréquents traitaient : de problèmes liés à la pharmacothérapie (50 [43 %]), de la pharmacocinétique (25 [22 %]) et des conseils aux patients (19 [17 %]). Les niveaux de compétence étaient plus élevés pour les notes à propos des conseils aux patients (moyenne de 2,4, écart-type de 0,2) et les niveaux étaient plus faibles pour les notes concernant les problèmes liés à la pharmacothérapie (moyenne de 2,1, écart-type de 0,3) et celles fournissant un éclaircissement (moyenne de 2,1, écart-type de 0.3). Le niveau de compétence n’était pas significativement influencé par une formation clinique supplémentaire ou les années d’expérience en hôpital. Conclusion : Les pharmaciens évalués dans la présente étude consignaient leurs notes de façon concise et claire sur un ton diplomatique. Par contre, il y avait lieu d’améliorer la fréquence et les éléments des notes consignées dans les dossiers médicaux des patients.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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