Medication reconciliation practices in ambulatory cancer care across Canada.
Notice bibliographique
Résumé
248 Background: Substantial work has been done to implement medication reconciliation (MedRec) in the inpatient setting to reduce medical errors and drug discrepancies. However, this work has not extended to the ambulatory cancer setting, where care spans multiple providers and responsibility remains unclear. We undertook an environmental scan to understand current MedRec practices in ambulatory cancer care across Canada. Methods: Semi-structured telephone interviews were conducted with stakeholders from institutions across Canada during a 2-month period in 2019. Questionnaires were pre-circulated to participants to guide discussions. Questions probed participants on processes, policies, roles and responsibilities, definitions of target populations, information sources, and barriers and facilitators. Results: 21 of the 23 stakeholders contacted were interviewed, representing 9 of 10 Provinces. Most institutions had a process in place for collecting best possible medication history (BPMH; 81%); however, considerable variation in practice was noted and full MedRec was uncommon. Of those institutions with a process, BPMH was most often undertaken by a pharmacist or pharmacy tech (53%) using a comprehensive Provincial drug information system (65%) as a starting point, and targeted patients initiating systemic therapy (59%). Few institutions (22%) routinely collected performance measures evaluating the process or outcomes. Lack of resources (physical, human and financial), high patient volumes, and access to medication records from external institutions and community pharmacies were identified as significant barriers to routinely collecting BPMH. Understanding the value added, clinician buy-in, and patient education regarding the importance of bringing medication to the clinic were identified as facilitators. Leveraging patients to more actively participate in collection and maintenance of their own medication records was identified as an area for future work. Conclusions: While most centres were doing BPMH in some patients, MedRec was uncommon in the ambulatory cancer setting. Results indicate a lack of consensus regarding best practices for medication management in ambulatory cancer care.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».