Improving medication reconciliation in ambulatory cancer care.
Notice bibliographique
Résumé
224 Background: Adverse drug events are common in ambulatory oncology where care spans multiple providers and medication documentation is often poor. We undertook a QI project with the aim of having 30% of patients have a best possible medication history (BPMH) or medication reconciliation (MedRec) documented within 30 days of starting systemic therapy. Methods: An Electronic Medical record-Integrated Tool (EMITT) was developed to facilitate documentation. 2 Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycles have been completed to date; PDSA 1 consisted of piloting EMITT in 3 clinics run by physician champions. PDSA 2 which consisted of expanding pharmacy support and addition of a 4th clinic was impacted by care changes related to COVID. The proportion of patients with BPMH/MedRec documented in EMITT was calculated monthly for each period (PDSA 1, PDSA 2 pre-COVID and PDSA 2 post-COVID). The balancing measure of time to complete an entry was evaluated through a time motion study. Results: Between 9/9/2019 and 31/5/2020, 9.4% (233/2488) of patients had BPMH/MedRec completed; Table shows proportion of patients by month. BPMH and MedRec were most frequently performed by pharmacists followed by pharmacy students and nurses. On average, it took 5.5 minutes to complete an entry (n = 10; median number of medications per patient = 12.3). Conclusions: BPMH was documented more often than MedRec. While some usage was sustained, the changes to care as a result of COVID-19 negatively impacted ambulatory medication reconciliation. Future PDSA cycles will involve engaging patients in MedRec and extending EMITT to all ambulatory cancer clinics where medication management is a major component of care. [Table: see text]
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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 | 0,018 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».