Can We Improve Physical Health Monitoring for Patients Taking Antipsychotics on a Mental Health Inpatient Unit?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with severe mental illness are at risk of medical complications, including cardiovascular disease, metabolic syndrome, and diabetes. Given this vulnerability, combined with metabolic risks of antipsychotics, physical health monitoring is critical. Inpatient admission is an opportunity to screen for medical comorbidities. Our objective was to improve the rates of physical health monitoring on an inpatient psychiatry unit through implementation of an electronic standardized order set. METHODS: Using a clinical audit tool, we completed a baseline retrospective audit (96 eligible charts) of patients aged 18 to 100 years, discharged between January and March 2012, prescribed an antipsychotic for 3 or more days. We then developed and implemented a standard electronic admission order set and provided training to inpatient clinical staff. We completed a second chart audit of patients discharged between January and March 2016 (190 eligible charts) to measure improvement in physical health monitoring and intervention rates for abnormal results. RESULTS: In the 2012 audit, thyroid-stimulating hormone (TSH), blood pressure, blood glucose, fasting lipids, electrocardiogram (ECG), and height/weight were measured in 71%, 92%, 31%, 36%, 51%, and 75% of patients, respectively. In the 2016 audit, TSH, blood pressure, blood glucose, fasting lipids, ECG, and height/weight were measured in 86%, 96%, 96%, 64%, 87%, and 71% of patients, respectively. There were statistically significant improvements (P < 0.05) in monitoring rates for blood glucose, lipids, ECG, and TSH. Intervention rates for abnormal blood glucose and/or lipids (feedback to family doctor and/or patient, consultation to hospitalist, endocrinology, and/or dietician) did not change between 2012 and 2016. CONCLUSIONS: Electronic standardized order set can be used as a tool to improve screening for physical health comorbidity in patients with severe mental illness receiving antipsychotic medications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».