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Enregistrement W3007621266 · doi:10.4212/cjhp.v73i1.2952

Designing a Pharmacist Opioid Safety and Intervention Tool

2020· article· en· W3007621266 sur OpenAlexaffvenueabout
Brendan Woods, Michael Legal, Stephen Shalansky, Tamara Mihic, Winnie Ma

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensProvidence Health CareRoyal University HospitalSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacistFocus groupPharmacyPsychological interventionDescriptive statisticsPatient safetyIntervention (counseling)Clinical pharmacyFamily medicineMedical emergencyNursingHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTBackground: Despite the recent increase in opioid overdoses across Canada, few pharmacy-led initiatives have been implemented to address issues related to opioid prescribing in the hospital setting.Objectives: The primary objective of this study was to develop a clinical tool, intended for use by hospital pharmacists and informed by best practices from the literature, that would provide a structured approach to enhancingthe safety of opioid prescribing. The secondary objective was to collect pharmacists’ opinions about the feasibility and utility of this tool.Methods: A comprehensive literature search and pharmacist focus group analysis provided content for development of a candidate clinical tool. This tool was then piloted by clinical pharmacists working on generalmedical and surgical units in a single hospital. Pharmacists participating in the pilot were invited to complete an online survey concerning their perceptions of the tool. Descriptive statistics were used to analyze the survey results.Results:The literature search and focus group analysis led to development of a candidate clinical tool that focused on Medication review, Optimization, Reassessment, and Education (MORE). It included key risk factors relating to opioid safety, along with suggested mitigating strategies. The MORE tool was piloted for 3 weeks by 14 clinical pharmacists, 9 of whom responded to the subsequent survey. Five respondents indicated that the clinical tool increased their ability to identify risk factors. Five respondents also noted an increase in their ability to identify possible interventions. Most respondents felt that the tool was useful and that it would be feasible to integrate it into their practice; however, they noted that a more streamlined version could improve ease of use.Conclusions: The MORE tool was well received by clinical pharmacists. Implementation of the tool into routine practice requires additional changes to improve ease of use. Suggestions for modifying and streamlining the tool will be incorporated into future versions.RÉSUMÉContexte : Malgré l’augmentation récente des surdoses d’opioïdes au Canada, peu d’initiatives menées sous la houlette de pharmacies ont été mises en place sur les enjeux potentiels liés à la prescription d’opiacés en milieu hospitalier.Objectifs : L’objectif principal de cette étude visait à élaborer un outil destiné aux pharmaciens d’hôpitaux, s’inspirant des meilleures pratiques rapportées dans la documentation, qui fournirait une approche structuréepour améliorer la sécurité de la prescription d’opioïdes. L’objectif secondaire consistait à recueillir les opinions des pharmaciens sur la faisabilité et l’utilité d’un tel outil.Méthode : Des recherches bibliographiques étendues ainsi qu’une analyse de groupes de discussion de pharmaciens ont fourni le contenu necessaire à l’élaboration d’un outil clinique expérimental. Ensuite, cet outil a été testé par des pharmaciens cliniciens travaillant dans des unités médicales générales et chirurgicales au sein d’un seul hôpital. Les pharmaciens participant au projet pilote ont été invités à répondre à une enquête en ligne sur leur perception de l’outil. Des statistiques descriptives ont permis d’analyser les résultats de l’enquête.Résultats : Les recherches bibliographiques et l’analyse des groupes de discussion ont débouché sur le développement d’un outil clinique nommé MORE [pour Medication review, Optimization, Reassessment, and Education, ou Examen, optimisation, réévaluation et éducation aux médicaments]. Il comprenait des facteurs de risque liés à la sécurité des opioïdes ainsi que des suggestions de stratégies d’atténuation. Quatorzepharmaciens cliniciens, dont neuf ont répondu à l’enquête qui a suivi, ont testé le MORE pendant trois semaines. Cinq répondants ont indiqué que l’outil clinique augmentait leur capacité à déterminer les facteurs de risque. Cinq ont également noté une meilleure capacité à déterminer les interventions possibles. La plupart des répondants ont estimé que l’outil était utile et qu’il serait possible de l’intégrer dans leur pratique; cependant, ils ont aussi noté qu’une version simplifiée pourrait faciliter son utilisation.Conclusions : Les pharmaciens cliniciens ont bien accueilli l’outil MORE. Sa mise en oeuvre dans la pratique courante exige cependant des changements supplémentaires pour faciliter son utilisation. Les versions à venir tiendront compte des propositions visant à le modifier et à le simplifier.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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