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Enregistrement W2799471136 · doi:10.4212/cjhp.v71i2.1863

Quality of Best Possible Medication History upon Admission to Hospital: Comparison of Nurses and Pharmacy Students and Consideration of National Quality Indicators

2018· article· en· W2799471136 sur OpenAlexafffundvenue
Ashley Sproul, Carole Goodine, David H. Moore, Amy L. McLeod, Jacqueline M. Gordon, Jennifer Digby, George Stoica

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensHorizon Health NetworkDalhousie UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesDalhousie UniversitySanofi
Mots-clésPharmacyPharmacistQuality (philosophy)MedicineHealth careNursingFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background: Medication reconciliation at transitions of care increases patient safety. Collection of an accurate best possible medication history (BPMH) on admission is a key step. National quality indicators are used as surrogate markers for BPMH quality, but no literature on their accuracy exists. Obtaining a high-quality BPMH is often labour- and resource intensive. Pharmacy students are now being assigned to obtain BPMHs, as a cost-effective means to increase BPMH completion, despite limited information to support the quality of BPMHs obtained by students relative to other health care professionals. Objectives: To determine whether the national quality indicator of using more than one source to complete a BPMH is a true marker of quality and to assess whether BPMHs obtained by pharmacy students were of quality equal to those obtained by nurses. Methods: This prospective trial compared BPMHs for the same group of patients collected by nurses and by trained pharmacy students in the emergency departments of 2 sites within a large health network over a 2-month period (July and August 2016). Discrepancies between the 2 versions were identified by a pharmacist, who determined which party (nurse, pharmacy student, or both) had made an error. A panel of experts reviewed the errors and ranked their severity. Results: BPMHs were prepared for a total of 40 patients. Those prepared by nurses were more likely to contain an error than those prepared by pharmacy students (171 versus 43 errors, p = 0.006). There was a nonsignificant trend toward less severe errors in BPMHs completed by pharmacy students. There was no significant difference in the mean number of errors in relation to the specified quality indicator (mean of 2.7 errors for BPMHs prepared from 1 source versus 4.8 errors for BPMHs prepared from ≥ 2 sources, p = 0.08). Conclusions: The surrogate marker (number of BPMH sources) may not reflect BPMH quality. However, it appears that BPMHs prepared by pharmacy students had fewer errors and were of similar quality (in terms of clinically significant errors) relative to those prepared by nurses. RÉSUMÉ Contexte : L’établissement du bilan comparatif des médicaments au moment du transfert des soins accroît la sécurité des patients. L’obtention d’un meilleur schéma thérapeutique possible (MSTP) exact à l’admission en est une étape clé. Des indicateurs nationaux de la qualité sont utilizes comme critères de substitution pour évaluer la qualité des MSTP, mais il n’y a pas de documentation se penchant sur leur exactitude. Obtenir un MSTP de grande qualité est souvent exigeant sur le plan du personnel et des ressources. Des étudiants en pharmacie se voient maintenant confier l’élaboration de MSTP, une façon peu coûteuse d’accroître les taux de réalisation de MSTP; or, il n’y a que peu d’information pour valider le degré de qualité des MSTP obtenus par des étudiants en comparaison avec ceux produits par d’autres professionnels de la santé. Objectifs : Déterminer si l’indicateur national de qualité basé sur le recours à plus d’une source de renseignements pour réaliser un MSTP est un vrai marqueur de qualité et évaluer la qualité relative des MSTP de la part des étudiants en pharmacie et du personnel infirmier. Méthodes : Dans la présente étude prospective réalisée sur une période de deux mois (en juillet et en août 2016), les chercheurs ont comparé les MSTP recueillis auprès du même groupe de patients par du personnel infirmier et par des étudiants en pharmacie qualifiés dans les services des urgences de deux établissements faisant partie d’un important réseau de santé. Un pharmacien relevait les divergences entre les deux versions du MSTP et imputait l’erreur soit au personnel infirmier, soit à l’étudiant en pharmacie ou soit aux deux parties. Un groupe d’experts a étudié les erreurs et leur a accordé une cote selon leur degré de gravité. Résultats : Des MSTP ont été réalisés auprès de 40 patients. Ceux préparés par le personnel infirmier étaient plus susceptibles de contenir une erreur que ceux établis par les étudiants en pharmacie (171 contre 43 erreurs, p = 0,006). On a noté une tendance non significative selon laquelle les erreurs commises par les étudiants en pharmacie étaient moins graves. Aucune différence significative n’a été relevée quant au nombre moyen d’erreurs par rapport à l’indicateur de qualité (2,7 pour les MSTP provenant d’une source contre 4,8 pour les MSTP provenant de deux sources ou plus, p = 0,08). Conclusions : Le critère de substitution (nombre de sources pour le MSTP) pourrait ne pas être représentatif de la qualité du MSTP. Cependant, il semble que les MSTP préparés par les étudiants en pharmacie comportaient moins d’erreurs et étaient de qualité comparable (quant aux erreurs cliniquement significatives) à ceux établis par le personnel infirmier.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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