Rethinking ranitidine use in hospitals: how the ranitidine recall exposed a lack of evidence behind standardized hospital order sets
Notice bibliographique
Résumé
ii. Rationale, aims and objectives Fraser Health, a large health authority, undertook an audit of standardized order sets (SOS) listing ranitidine due to the Health Canada recall of ranitidine. Our primary objective was to determine if ranitidine use on SOSs was supported by the best available evidence, in order to sparingly use ranitidine in the hospital. ii. Method Two evaluators recorded the indication of ranitidine on every SOS and a scoping review of systematic review evidence was conducted in parallel to a comprehensive review of evidence quality. Clinical practice guideline recommendations were also recorded in order to make comparisons to systematic review evidence. iii. Results Twenty-seven SOSs were found. Seven SOSs (26%) clearly indicated the medical condition ranitidine was being used for. Twenty SOSs (74%) did not list an indication or had an unclear indication. Six SOSs (22%) were supported by systematic review evidence: 4 intensive care unit (ICU) SOSs for stress ulcer prophylaxis, 1 nausea and vomiting of pregnancy SOS for heartburn, and 1 emergency department SOS for heartburn iv. Conclusion The SOS ranitidine audit conducted at Fraser Health has highlighted inconsistencies between institutional prescribing policies and evidence. Drugs listed on SOSs should be carefully considered before being used at an institutional level. To aid prescribers’ decision making, it may also be beneficial to indicate what the purpose of each drug is on a SOS Our team plans to use this as an opportunity to revise other ranitidine SOSs to reflect best evidence. Evaluation of how ranitidine or other drugs were being prescribed from SOSs is encouraged.
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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 | 0,316 | 0,643 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».