Using a clinical process map to identify prescribing cascades in your patient
Notice bibliographique
Résumé
### What you need to know The adverse effects of a drug may “hide” behind common presenting symptoms.1 Prescribing cascades occur when a healthcare provider misinterprets an adverse drug event as a new medical condition and provides a second drug to address the side effect, as described in 1997 by Rochon and Gurwitz in the BMJ .2 The concept has also been expanded to include unnecessary diagnostic tests, medical devices, and over-the-counter therapies,3 which may expose the patient to risk and harm. There is no universally accepted approach to identifying whether a drug is responsible for a symptom, but by identifying prescribing cascades, clinicians can reduce the number of unnecessary medications, investigations, consultations, and harms. To date, more than 20 prescribing cascades have been identified by cohort and population studies4 (see fig 1 for examples). These prescribing cascades are the result of medications for common conditions such as heart disease, hypertension, obstructive lung disease, diabetes, dementia, and chronic pain.356 Fig 1 Simple clinical process maps of three common prescribing cascades While prescribing cascades are well …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».