Tool development to improve medication information transfer to patients during transitions of care: A participatory action research and design thinking methodology approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication changes during transitions of care is a recognized challenge that has been linked to adverse events. The delivery of medication instructions during transition from hospital to home is a priority area for improvement. OBJECTIVE: The goals of this work were to 1) understand the current experiences of patients and families; and 2) co-design tools to improve medication information transfer during transitions of care together with patients, families, and providers. METHODS: A participatory action approach, using mixed methods within a design thinking framework was used. Participants were chosen from patient groups at higher risk of adverse events, guided by extreme user design, which posits that needs of extreme users can also fit the majority. Providers, patients and family (users) were interviewed to understand current experiences with medication information transfer during transitions of care and to solicit input on potential elements to inform tool design. Users were engaged in iterative creation of prototypes. RESULTS: A total of 116 patients, family caregivers, and providers were engaged throughout this project. Findings highlighted challenges currently experienced, strengthening the case for tools that engage the patient and family in medication information transfer. Important information included why medications were prescribed, how to take them, side effects, and an explanation of the role of community pharmacists. Displaying information in a grid format was preferred. Two tools were prototyped: (1) A Medication Whiteboard for engaging patients and families in creating their medication routine, and (2) A Patient Oriented Medication List for providing medication instructions and as a reference once patients are home. CONCLUSIONS: Through the use of mixed methods within a design thinking framework, the team was able to understand the challenges and design prototypes of tools that both engage patients and families in developing their medication routine and improve medication information transfer during transitions of care.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».