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Enregistrement W4224225313 · doi:10.3390/jcm11082070

Assessing the Impact of an Advanced Clinical Decision Support System on Medication Safety and Hospital Readmissions in an Innovative Transitional Care Model: A Pilot Study

2022· article· en· W4224225313 sur OpenAlexaff
Jennifer M. Bingham, Lindsey Baugham, Andriana Hilaneh, Karley Tranchina, Daniel Arku, Becka Eckert, Nicole Scovis, Jacques Turgeon

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacistEmergency medicineRetrospective cohort studyIntervention (counseling)Adverse effectMedication ReconciliationClinical pharmacyClinical decision support systemPatient safetyHealth carePharmacyInternal medicineFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: Adverse drug events and inappropriate use of medications lead to hospitalizations, medication-related morbidity, and mortality. This study examined whether a novel medication risk prediction tool, the MedWise Risk Score™, was associated with medication safety-related problem (MRP) identification and whether integration into an existing innovative transitions of care (TOC) service could decrease readmissions. (2) Methods: This retrospective comparator group study assessed patients discharged from a hospital in southern Arizona between January and December 2020. Participants were included in the study if they were 18 years of age or older, referred to the pharmacist for TOC services, and received a pharmacist consultation within one-week post discharge. Patients were categorized into two groups: (1) medication safety review (MSR)-TOC service (intervention) or (2) existing innovative TOC service (control). (3) Results: Of 164 participants, most were male (57%) and were between 70−79 years of age. Overall, there were significantly more drug-drug interactions (DDI) MRPs identified per patient in the intervention vs. control group for those who were readmitted (3.7 ± 1.5 vs. 0.9 ± 0.6, p < 0.001) and those who were not readmitted (2 ± 1.3 vs. 1.3 ± 1.2, p = 0.0120). Furthermore, of those who were readmitted, the average number of identified MRPs per patient was greater in the intervention group compared to the control (6.3 vs. 2.5, respectively, p > 0.05). Relative to the control, the readmission frequency was 30% lower in the treatment group; however, there was insufficient power to detect significant differences between groups. (4) Conclusions: The integration of a medication risk prediction tool into this existing TOC service identified more DDI MRPs compared to the previous innovative TOC service, which lends evidence that supports its ability to prevent readmissions. Future work is warranted to demonstrate the longitudinal impact of this intervention in a larger sample size.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,298
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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