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Enregistrement W2810346257 · doi:10.2196/humanfactors.9891

Physician and Pharmacist Medication Decision-Making in the Time of Electronic Health Records: Mixed-Methods Study 

2018· article· en· W2810346257 sur OpenAlexaffvenueabout
Kate Mercer, Catherine M. Burns, Lisa M. Guirguis, Jessie Chin, Maman Joyce Dogba, Lisa Dolovich, Line Guénette, Laurie Jenkins, France Légaré, Annette McKinnon, Josephine McMurray, Khrystine Waked, Kelly Grindrod

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityThe Quebec Population Health Research NetworkUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversité LavalUniversity of AlbertaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypharmacyMultidisciplinary approachPharmacistMedication therapy managementElectronic health recordHealth recordsMedicineHealth careNursingFamily medicinePharmacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Primary care needs to be patient-centered, integrated, and interprofessional to help patients with complex needs manage the burden of medication-related problems. Considering the growing problem of polypharmacy, increasing attention has been paid to how and when medication-related decisions should be coordinated across multidisciplinary care teams. Improved knowledge on how integrated electronic health records (EHRs) can support interprofessional shared decision-making for medication therapy management is necessary to continue improving patient care. OBJECTIVE: The objective of our study was to examine how physicians and pharmacists understand and communicate patient-focused medication information with each other and how this knowledge can influence the design of EHRs. METHODS: This study is part of a broader cross-Canada study between patients and health care providers around how medication-related decisions are made and communicated. We visited community pharmacies, team-based primary care clinics, and independent-practice family physician clinics throughout Ontario, Nova Scotia, Alberta, and Quebec. Research assistants conducted semistructured interviews with physicians and pharmacists. A modified version of the Multidisciplinary Framework Method was used to analyze the data. RESULTS: We collected data from 19 pharmacies and 9 medical clinics and identified 6 main themes from 34 health care professionals. First, Interprofessional Shared Decision-Making was not occurring and clinicians made decisions based on their understanding of the patient. Physicians and pharmacists reported indirect Communication, incomplete Information specifically missing insight into indication and adherence, and misaligned Processes of Care that were further compounded by EHRs that are not designed to facilitate collaboration. Scope of Practice examined professional and workplace boundaries for pharmacists and physicians that were internally and externally imposed. Physicians decided on the degree of the Physician-Pharmacist Relationship, often predicated by colocation. CONCLUSIONS: We observed limited communication and collaboration between primary care providers and pharmacists when managing medications. Pharmacists were missing key information around reason for use, and physicians required accurate information around adherence. EHRs are a potential tool to help clinicians communicate information to resolve this issue. EHRs need to be designed to facilitate interprofessional medication management so that pharmacists and physicians can move beyond task-based work toward a collaborative approach.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,427 · 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'étudeQualitatif
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

Citations38
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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