An Evaluation of Medication Reconciliation in an Outpatient Nephrology Clinic.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accreditation Canada recognizes medication reconciliation as a key required organizational practice (ROP) to enhance patient safety. Patients with chronic kidney disease (CKD) carry a high risk for adverse drug events due to multiple co-morbidities, using many medications, and being cared for by many practitioners. Data evaluating the benefits of ambulatory medication reconciliation (AmbMR) in patients with advanced CKD is limited. Methods: We retrospectively evaluated types and rates of medication discrepancies and their potential index for patient harm using the Cornish classification system in a cohort of consecutive non-dialysis-dependent CKD stage 5 patients who received AmbMR. Results: AmbMR was conducted 225 times on 115 patients during the study period. One hundred eighty medication discrepancies were identified. The most common discrepancy identified was incorrect drug followed by discrepant dose, discrepant frequency, and drug omission. Sixty-three percent of discrepancies were classified as unlikely to cause patient discomfort or clinical deterioration, 36% were classified as likely to cause moderate harm, and one percent was classified as potential to cause serious harm. Conclusion: Medication discrepancies are common in patients with advanced CKD. Nearly a quarter of patients may experience moderate discomfort or clinical deterioration from discrepancies. Our study showed that in patients with non-dialysis-dependent CKD stage 5, the risk of patient harm associated with medication discrepancies can be reduced by conducting AmbMR.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».