Prospective Validation of Clinical Criteria to Identify Emergency Department Patients at High Risk for Adverse Drug Events
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Adverse drug events (ADEs) cause or contribute to one in nine emergency department (ED) presentations in North America and are often misdiagnosed. EDs have insufficient clinical pharmacists to complete medication reviews in all incoming patients, even though pharmacist-led medications reviews have been associated with improved health outcomes. Our objective was to validate clinical decision rules to identify patients presenting with ADEs so they could be prioritized for pharmacist-led medication review. METHODS: This multicenter, prospective study was conducted in two tertiary and one community hospital in Canada. We enrolled 1,529 adults presenting to EDs over 12 months. We applied two clinical decision rules and collected baseline variables prior to assessments by clinical pharmacists and physicians. We compared the physician and pharmacist diagnoses with the decision rule results. The primary outcome was a moderate or severe ADE, defined as an unintended and harmful event related to medication use or misuse, which required a change in medical therapy, diagnostic testing, consultation, or admission. An independent committee adjudicated uncertain and discordant cases. We calculated the diagnostic accuracy of both rules. RESULTS: Among 1,529 patients, 184 (12.0%) were diagnosed with an ADE. Rule 1 contained the variables 1) having a preexisting medical condition or having taken antibiotics within 1 week and 2) age > 80 years or having a medication change within 28 days. They had a sensitivity of 91.3% (95% confidence interval [CI] = 86.3%-95.0%) and a specificity of 37.9% (95% CI = 35.3%-40.6%) for ADEs. CONCLUSIONS: Our study validated clinical decision rules that can be applied by clinical pharmacists to limit the number of patients requiring medication review, while identifying the majority of patients presenting with clinically significant ADEs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».