MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2803096162 · doi:10.1111/jgs.15384

Electronic Medication Administration Records in Long‐Term Care Facilities: A Scoping Review

2018· review· en· W2803096162 sur OpenAlexaff
Andrew Fuller, Lisa M. Guirguis, Cheryl A Sadowski, Mark Makowsky

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2018
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLMEDLINEScopusGrey literatureFamily medicineResearch designCochrane LibraryLong-term careGerontologyAlternative medicineNursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To map the extent, range, and nature of research on the effectiveness, level of use, and perceptions about electronic medication administration records (eMARs) in long-term care facilities (LTCFs) and identify gaps in current knowledge and priority areas for future research. DESIGN: Scoping review of quantitative and qualitative literature. SETTING: Literature review. PARTICIPANTS: Original research relating to eMAR in LTCF was eligible for inclusion. MEASUREMENTS: We systematically searched MEDLINE, CINAHL, Scopus, ProQuest, and the Cochrane Library and performed general and advanced searches of Google to identify grey literature. Two authors independently screened for eligibility of studies. Independent reviewers extracted data regarding country of origin, design, study methods, outcomes studied, and main results in duplicate. RESULTS: We identified 694 articles, of which 34 met inclusion criteria. Studies were published between 2006 and 2016 and were mostly from the United States (n=25). Twenty studies (59%) used quantitative methods, including surveys and analysis of eMAR data; 7 (21%) used qualitative methods, including interviews, focus groups, document review, and observation; and 7 (21%) used mixed methods. Three major research areas were explored: medication and medication administration error rates (n=11), eMAR benefits and challenges (n=19), and eMAR prevalence and uptake (n=15). Evidence linking eMAR use and reductions in medication errors is weak because of suboptimal study design and reporting. The majority of studies were descriptive and documented inconsistent benefits and challenges and low levels of eMAR implementation. CONCLUSION: Further investigation is required to rigorously evaluate the effect of standalone eMAR systems on medication administration errors and patient safety, the extent of eMAR implementation, pharmacists' perceptions, and cost effectiveness of eMAR systems in LTCF.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,419 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Geriatrics SocietyMême sujetElectronic Health Records SystemsTravaux en français237 207