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Enregistrement W3013294735 · doi:10.1186/s12913-020-05108-6

Emergency department-based medication review on outpatient health services utilization: interrupted time series

2020· article· en· W3013294735 sur OpenAlexafffundabout
Sophie A. Kitchen, Kimberlyn McGrail, Maeve E. Wickham, Michael R. Law, Corinne M. Hohl

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal HealthInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesVancouver Coastal Health Research InstituteMinistry of Health, British Columbia
Mots-clésMedicineHealth informaticsHealth administrationEmergency departmentNursing researchPublic healthInterrupted Time Series AnalysisMedical emergencyInterrupted time seriesHealth services researchEmergency medicineHealth economicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: One in nine emergency department (ED) visits in Canada are caused by adverse drug events, the unintended and harmful effects of medication use. Medication reviews by clinical pharmacists are interventions designed to optimize medications and address adverse drug events to impact patient outcomes. However, the effect of medication reviews on long-term outpatient health services utilization is not well understood. This research studied the effect of medication review performed by clinical pharmacists on long-term outpatient health services utilization. METHODS: Data included information from 10,783 patients who were part of a prospective, multi-centre quality improvement evaluation from 2011 to 2013. Outpatient health services utilization was defined as total ED visits and physician contacts, aggregated to four physician specialty groups: general and family practitioners (GP); medical specialists; surgical specialists; and imaging and laboratory specialists. During triage, patients deemed high-risk based on their medical history, were systematically allocated to receive either a medication review (n = 6403) or the standard of care (n = 4380). Medication review involved a critical examination of a patient's medications to identify and resolve medication-related problems and communicate these results to community care providers. Interrupted time series analysis compared the effect of the intervention on health services utilization relative to the standard of care controlling for pre-intervention differences in utilization. RESULTS: ED-based pharmacist-led medication review did not result in a significant level or trend change in the primary outcome of total outpatient health services utilization. There were also no differences in the secondary outcomes of primary care physician visits or ED visits relative to the standard of care in the 12 months following the intervention. Our findings were consistent when stratified by age, hospital site, and whether patients were discharged on their index visit. CONCLUSION: This was the first study to measure long-term trends of physician visits following an ED-based medication review. The lack of differences in level and trend of GP and ED visits suggest that pharmacist recommendations may not have been adequately communicated to community-based providers, and/or recommendations may not have affected health care delivery. Future studies should evaluate physician acceptance of pharmacist recommendations and should encourage patient follow-up to community providers.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,324
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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