Challenges at Care Transitions: Failure to Follow Medication Changes Made at Hospital Discharge
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In-hospital medication reconciliation has not demonstrated reductions in adverse health outcomes, possibly because patients do not follow the changes made to their preadmission medications. Our objective was to determine the incidence of and variables associated with failure to follow newly prescribed therapies, discontinued medications, and dose changes. METHODS: A prospective cohort study of patients admitted to hospitals in Montreal, Quebec between 2014 and 2016 was conducted. Failure to follow medication changes 30 days post discharge was measured by comparing prescribed and dispensed medications. Multivariable logistic regression was used to determine characteristics associated with failure to follow changes. RESULTS: Among 2655 patients, mean age was 69.5 years (SD 14.7), and 1581 (60%) were males. There were 10,068 medication changes made at hospital discharge and 24% were not followed in the 30 days post discharge. Thirty percent of dose modifications were filled at the incorrect dose, 27% of new medications were not filled, and 12% of discontinued medications were filled. A number of factors increased the risk of failure to follow medication changes, including increasing out-of-pocket medication costs (adjusted odds ratio [aOR] 1.12; 95% confidence interval [CI], 1.07-1.18), discharge to long-term care facility (aOR 2.29; 95% CI, 1.63-3.08), and not having medications dispensed prior to admission (aOR 4.67; 95% CI, 3.75-5.90). CONCLUSION: One in 4 hospital medication changes was not followed post discharge. Health policy aimed at eliminating out-of-pocket medication costs and investigation of factors influencing failure to follow changes for those not dispensed medications prior to admission and for long-term care residents are important next steps to address this issue.
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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 | 0,014 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».