Increasing the use of home medication lists in an outpatient neurorehabilitation clinic
Notice bibliographique
Résumé
Medication reconciliation in ambulatory care settings helps prevent adverse drug events. Patient involvement in the process is crucial, as clinicians must verify the reported medication history with other sources such as home medication lists or brown-bagged home medications provided by patients. However, only 47.8% of brain injury and stroke adult outpatients at Toronto Rehabilitation Institute, an academic rehabilitation hospital, bring their medications/medication lists to clinic visits. In turn, missing medication information impacts the clinic by causing delays in treatment and interrupted clinic flow. This project aimed to increase the percentage of patients who bring their medications/medication lists to 80% and decrease the impact on clinic visits caused by missing medication information to 10%. This was a controlled before-after study, with the outpatient rehabilitation assessment (OPRA) clinic as the intervention and the spasticity clinic as the control. The model for improvement was used as the project framework. Process mapping, Ishikawa diagrams, driver diagrams and patient surveys generated the change ideas. Verbal reminders during confirmation phone calls, written reminders and medication list templates were implemented. Data were collected on a biweekly basis and analysed using statistical control charts. After six Plan-Do-Study-Act cycles conducted over 49 weeks, both project aims were achieved. The percentage of OPRA clinic patients who brought medications/medication lists was 81.8% and the impact on clinic visits caused by missing medication information was 9.1% of clinic visits. Special cause variation was detected on the statistical control charts. Conversely, there was no special cause variation for the spasticity clinic (the control) for either aim. Lessons learnt include the importance of prolonged data collection when implementing interventions with long lag time, and that verbal reminders may not be effective for patients with cognitive impairments. Future efforts may focus on implementing the bundle of project interventions for the spasticity clinic.
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 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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».