Evaluation of Drug-related Emergency Department Admissions in a Tertiary Care Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To estimate the incidence, severity, preventability, and cost of medication-related problems.To classify patients admitted with medicationrelated illnesses based on causative factors. Study design: Single-center, cross-sectional, observational study. Materials and methods:Patient details were collected within 24 hours of admission into emergency.The causality assessment for adverse drug reaction (ADR) was assessed using the Naranjo scale.The modified Canadian emergency department triage and the acuity scale was used for assessment of severity of the ADR and the likely outcome. Results:We screened approximately 6,050 admissions; of them, 180 (2.97%) were related to medication-related problems.About 59 (32.8%) were classified as definitely preventable, 92 (51.1%) possibly preventable, and remaining 29 (16.1%) were not preventable.A total of 103 (57.2%) were categorized as severe, 76 (42.2%) as moderate, and 1 as mild.Average number of drugs received prior to admission was 1.29 (±1.15), which increased to 6.93 (±2.34) at the time of analysis.The median (range) cost of medications was $11.70 ($0.32-253.6)per patient per day.Conclusion: Considering the high number of patients admitted with severe illness at the time of admission and the prohibitive cost of medication, we can reduce the financial burden, morbidity, and mortality with drug-related admissions with proper and timely intervention.Also, the inappropriate use of complementary and alternative medications (CAM) should be controlled in order to reduce the incidence of medication-related problems.Clinical significance: Nonadherence and ADRs constitute majority of admissions due to medication-related problems.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».