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Enregistrement W3217742460 · doi:10.9778/cmajo.20210071

Effect of electronic medication reconciliation at the time of hospital discharge on inappropriate medication use in the community: an interrupted time-series analysis

2021· article· en· W3217742460 sur OpenAlexafffundvenueabout
Blayne Welk, Lauren Killin, Jennifer Reid, Kelly K. Anderson, Salimah Z. Shariff, Andrew Appleton, Glen Kearns, Amit X. Garg

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareSt Joseph's Health CentreWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineAntipsychoticMedical prescriptionEmergency medicineConfidence intervalPediatricsSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is unclear if enhanced electronic medication reconciliation systems can reduce inappropriate medication use and improve patient care. We evaluated trends in potentially inappropriate medication use after hospital discharge before and after adoption of an electronic medication reconciliation system. METHODS: We conducted an interrupted time-series analysis in 3 tertiary care hospitals in London, Ontario, using linked health care data (2011-2019). We included patients aged 66 years and older who were discharged from hospital. Starting between Apr. 13 and May 21, 2014, physicians were required to complete an electronic medication reconciliation module for each discharged patient. As a process outcome, we evaluated the proportion of patients who continued to receive a benzodiazepine, antipsychotic or gastric acid suppressant as an outpatient when these medications were first started during the hospital stay. The clinical outcome was a return to hospital within 90 days of discharge with a fall or fracture among patients who received a new benzodiazepine or antipsychotic during their hospital stay. We used segmented linear regression for the analysis. RESULTS: We identified 15 932 patients with a total of 18 405 hospital discharge episodes. Before the implementation of the electronic medication reconciliation system, 16.3% of patients received a prescription for a benzodiazepine, antipsychotic or gastric acid suppressant after their hospital stay. After implementation, there was a significant and immediate 7.0% absolute decline in this proportion (95% confidence interval [CI] 4.5% to 9.5%). Before implementation, 4.1% of discharged patients who newly received a benzodiazepine or antipsychotic returned to hospital with a fracture or fall within 90 days. After implementation, there was a significant and immediate 2.3% absolute decline in this outcome (95% CI 0.3% to 4.3%). INTERPRETATION: Implementation of an electronic medication reconciliation system in 3 tertiary care hospitals reduced potentially inappropriate medication use and associated adverse events when patients transitioned back to the community. Enhanced electronic medication reconciliation systems may allow other hospitals to improve patient safety.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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