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Enregistrement W2995630287 · doi:10.4212/cjhp.v72i6.2941

Evaluation of a Novel Audit Tool for Medication Reconciliation at Hospital Discharge

2019· article· en· W2995630287 sur OpenAlexaffvenueabout
Anne Holbrook, H Bannerman, Amna Ahmed, J Tiger Liu, Sue Troyan, Alice Watt

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditMedicineDocumentationQuality managementHospital dischargeMedical emergencyMedication ReconciliationFamily medicineClinical pharmacyMEDLINEEmergency medicinePharmacistNursingPharmacyService (business)Intensive care medicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTBackground: Discharge medication reconciliation (MedRec) is designed to reduce medication errors and inform patients and key postdischarge providers, but it has been difficult to implement routinely in Canadian hospitals.Objectives: To evaluate and optimize a new discharge MedRec quality audit tool and to use it at 3 urban teaching hospitals.Methods: The discharge MedRec quality audit tool, developed by the Canadian Patient Safety Institute and the Institute for Safe Medication Practices Canada, was assessed and modified to improve comprehensiveness, clarity, and quality. The modified tool was then used to evaluate the quality of the discharge MedRec process for adult patients discharged to home from the general internal medicine service at 3 academic hospitals. Postdischarge telephone interviews were conducted with consenting patients, their community pharmacists, and their family doctors.Results: The audit tool required modification to include aspects of admission MedRec, high-risk medication discrepancies, and direct communication of discharge MedRec to key follow-up providers. Thirty-five patients (mean age 67.7 years, standard deviation [SD] 18.0 years; 17 [49%] women), with a mean of 8.8 (SD 4.5) prescribed medications at discharge, participated in the discharge MedRec evaluation. Documentation of any discharge MedRec was found for only 1 patient (3%), and no discharge MedRec was carried out by pharmacists. Postdischarge follow-up interviews elicited major gaps in communication with community pharmacists and with family physicians, which could lead to serious medication errors.Conclusions: The modified audit tool was useful for identifying gaps in the quality of discharge MedRec.RÉSUMÉContexte : Le bilan comparatif des médicaments (BCM) au moment du congé est conçu pour réduire les erreurs médicamenteuses et informer les patients ainsi que les principaux prestataires de soins de santé après le congé, mais sa mise en œuvre systématique dans les hôpitaux canadiens s’est heurtée à de grandes difficultés.Objectifs : Évaluer et optimiser un nouvel outil d’évaluation de la qualité du BCM au moment du congé et l’utiliser dans trois hôpitaux universitaires urbains.Méthodes : Cet outil développé par l’Institut canadien pour la sécurité des patients (ICSP) et l’Institut pour la sécurité des médicaments aux patients du Canada (ISMP) a fait l’objet d’une évaluation et d’une modification visant à améliorer son exhaustivité, sa clarté et sa qualité. L’outil modifié a ensuite servi à évaluer la qualité du processus du BCM pour des patients adultes ayant obtenu leur congé après un séjour dans un service général de médecine interne dans trois hôpitaux universitaires. Des entretiens téléphoniques après le congé ont été menés avec les patients consentants, leur pharmacien communautaire et leur médecin de famille.Résultats : L’outil d’évaluation a dû être modifié pour inclure le BCM au moment de l’admission, des écarts de médication à haut risque et une communication directe du BCM aux prestataires de soins de santé principaux chargés du suivi après le congé. Trente-cinq patients (âge moyen : 67,7 ans; écart type [ET] 18 ans; 17 [49 %] femmes), chacun ayant reçu en moyenne 8,8 (ET 4,5) médicaments prescrits, ont participé à l’évaluation du BCM au congé de l’hôpital. Au moment du congé, on n’a trouvé de renseignements relatifs au BCM que pour un seul patient (3 %) et aucun BCM n’avait été préparé par les pharmaciens. Le suivi après le congé a généré des écarts de communication importants entre les pharmaciens communautaires et les médecins de famille, ce qui pourrait entraîner des erreurs médicamenteuses importantes.Conclusions : L’outil d’évaluation modifié a été utile pour déterminer les écarts relatifs à la qualité du BCM au moment du congé.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,158
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,158
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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