Evaluation of a Web-Based Medication Reconciliation Application Within a Primary Care Setting: Cluster-Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite routine review of medication lists during patient encounters, patients' medication lists are often incomplete and not reflective of actual medication use. Contributing to this situation is the challenge of reconciling medication information from existing health records, along with external locations (eg, pharmacies, other provider/hospital records, and care facilities) and patient-reported use. Advances in the interoperability and digital collection of information provides a foundation for integration of these once disparate information sources. OBJECTIVE: We aim to evaluate the effectiveness of and satisfaction with an electronic health record (EHR)-integrated web-based medication reconciliation application, MedTrue (MT). METHODS: We conducted a cluster-randomized controlled trial of MT in 6 primary care clinics within an integrated health care delivery system. Our primary outcome was medication list accuracy, as determined by a pharmacist-collected best-possible medication history (BPMH). Patient and staff perspectives were evaluated through surveys and semistructured interviews. RESULTS: Overall, 224 patients were recruited and underwent a BPMH with the pharmacist (n=118 [52.7%] usual care [UC], n=106 [47.3%] MT). For our primary outcome of medication list accuracy, 8 (7.5%) patients in the MT arm and 9 (7.6%) in the UC arm had 0 discrepancies (odds ratio=1.01, 95% CI 0.38-2.72, P=.98). The most common discrepancy identified was patients reporting no longer taking a medication (UC mean 2.48 vs MT mean 2.58, P=.21). Patients found MT easy to use and on average would highly recommend MT (average net promoter score=8/10). Staff found MT beneficial but difficult to implement. CONCLUSIONS: The use of a web-based application integrated into the EHR which combines EHR, patient-reported data, and pharmacy-dispensed data did not improve medication list accuracy among a population of primary care patients compared to UC but was well received by patients. Future studies should address the limitations of the current application and assess whether improved implementation strategies would impact the effectiveness of the application.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».