Preparing for Vanessa’s Law: Collaboration between the Medical Records and Pharmacy Departments at a Canadian Hospital Center
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: In the context of Vanessa's Law, the medical records department and the pharmacy team of a mother-child hospital collaborated to create a system for coding adverse drug reactions (ADRs). This study was conducted to validate the coding of ADRs by the medical records team. MATERIAL AND METHODS: This retrospective descriptive study covered 12 months of coding of hospitalization data by the medical records team (November 1, 2017, to October 31, 2018). The pharmacy team performed twice-monthly analysis to validate the ADR data, based on coded information for drugs and associated clinical manifestations. RESULTS: Over the 12-month study period, a total of 755 ADRs were coded by the medical records department (i.e., 2.1 ADRs per day, corresponding to 7.1% of admissions). For 34 (4.5%) of these ADRs, the pharmacy team made a change to the code originally assigned by the medical records department. Eighty-five (11.5%) of the coded ADRs were deemed serious, as defined by Health Canada, but only 13 (15%) of these serious ADRs were reported to the regulatory authority. The new process allowed clinical manifestation codes to be associated with individual drugs in the pharmacy's Med-Echo-Plus® software, which facilitated interpretation of the data. Following this study, coding practices were reviewed, a coding algorithm was developed, and the codes for 18 drugs were clarified. CONCLUSION: This study highlights the feasibility of establishing a link between the medical records and pharmacy departments to validate the coding of ADRs. At the study hospital, this linkage has identified serious ADRs, for which reporting will soon be required by Health Canada.
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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 | 0,031 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».