Accuracy and usability of medication identifiers for solid oral medications
Notice bibliographique
Résumé
Background A comprehensive, contemporary evaluation of medication identifiers is necessary to keep up with the fast‐paced mobile and web‐based technology used by health care professionals and patients in order to safely identify and use oral medications. Prior studies evaluating the accuracy of medication identifiers are dated, with the most recent solely examining imprints of oral medications. Objective To compare the accuracy of different medication identifiers, and to identify and quantify ease of use between lay and professional medication identifiers. Methods We conducted a cross‐sectional study of 202 randomly selected oral medications, comparing the results of 14 lay and professional medication identifiers with reference standard‐identified medications. Investigators conducted three different searches for each medication using a standardized search methodology, including each medication's imprint, shape, color, scoring, and dosage form. Results Ident‐A‐Drug, Drugs.com , Facts & Comparisons, and web‐based Lexicomp were the four most accurate identifiers at 98%, 97.5%, 96.5%, and 96.5%, respectively. Web‐based identifiers correctly identified more medications compared with mobile‐based identifiers (93.2% vs 80.6%, P <0.001). Drugs.com displayed the medication as the first result most often (96%), followed by Facts & Comparisons (95%). Drugs.com found the medication on the first search most frequently (97%). Searches without color were more accurate than with color (P <0.001). The most user‐friendly identifiers were Facts & Comparisons, Drugs.com , Epocrates Mobile, and Lexicomp Mobile. Conclusion Drugs.com , Facts & Comparisons, and Lexicomp (web and mobile) were determined to be the most accurate and easy‐to‐use medication identifiers. Searching without color was more accurate than searching with color.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».