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Enregistrement W4281700269 · doi:10.4212/cjhp.3143

Impact of Pharmacist-Directed Medication Reconciliation in Reducing Medication Discrepancies: A Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4281700269 sur OpenAlexvenueno aff
Khawla Abu Hammour, Rana Abu Farha, Rawan Ya’acoub, Zeinab Salman, Iman A. Basheti

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacistRandomized controlled trialMedication ReconciliationIntervention (counseling)Exact testContinuous variablePharmacyEmergency medicineTest (biology)Physical therapyFamily medicinePediatricsNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In hospital surgical wards, patients are at higher risk for medication errors, in part because physicians may not consider themselves sufficiently trained to prescribe medications. Hence, collaborative teamwork involving the pharmacist is needed. Objectives: To assess the impact of medication reconciliation directed by pharmacists on decreasing medication discrepancies after discharge from the surgical ward. Methods: Patients admitted to the surgical unit at a tertiary teaching hospital in Amman, Jordan, between July 2017 and July 2018 were selected and randomly assigned to either the control or the intervention group. Upon admission, the number and kinds of unintentional medication discrepancies were determined for both groups. Medication reconciliation was then provided to patients in the intervention group. The number of unintentional discrepancies was re-evaluated upon discharge for both groups. To assess differences between the control and intervention groups, the χ2 or Fisher exact test was used for categorical variables and an independent-sample t test for continuous data. A paired t test was conducted to determine whether the number of medication discrepancies was reduced as a result of pharmacists’ recommendations. Results: A total of 123 patients met the inclusion criteria, 61 in the intervention group and 62 in the control group. Discrepancies of omission and wrong dose constituted 41 (77%) of the 53 discrepancies in the intervention group and 25 (76%) of the 33 discrepancies in the control group. The number of unintentional discrepancies was significantly reduced from admission to discharge in both the intervention group (p = 0.002) and the control group (p = 0.007). Of 53 recommendations made by pharmacists, 20 (38%) were accepted by the treating physician, and all of these discrepancies were resolved. Conclusions: This study sheds light on the existence of unintentional medication discrepancies upon admission for surgical patients, which may expose the patients to potential harm upon discharge from hospital. Additional studies with a larger sample size are needed to gain further insights on pharmacists’ role in implementing medication reconciliation for surgical patients. Trial Registration: ClinicalTrials.gov NCT03928106 RÉSUMÉ Contexte : Dans les services chirurgicaux des hôpitaux, les patients sont exposés à un risque d’erreurs de médication plus élevé, en partie parce que les médecins ne se considèrent pas suffisamment formés pour prescrire des médicaments. Par conséquent, un travail d’équipe collaboratif impliquant le pharmacien est nécessaire. Objectifs : Évaluer l’impact du bilan comparatif des médicaments dirigé par les pharmaciens sur la diminution des écarts médicamenteux après la sortie du service de chirurgie. Méthodes : Les patients admis à l’unité chirurgicale d’un hôpital d’enseignement tertiaire à Amman, en Jordanie, entre juillet 2017 et juillet 2018 ont été sélectionnés et affectés au hasard au groupe témoin ou au groupe d’intervention. Lors de l’admission, le nombre et les types de divergences médicamenteuses non intentionnelles ont été définis pour les deux groupes. Le bilan comparatif des médicaments a ensuite été fourni aux patients du groupe d’intervention. Le nombre d’écarts non intentionnels a été réévalué à la sortie pour les deux groupes. Pour évaluer les différences entre le groupe témoin et le groupe d’intervention, le test χ2 ou le test exact de Fisher a été utilisé pour les variables catégorielles et un test t pour échantillon indépendant, pour les données continues. Un test t apparié a été effectué pour déterminer si le nombre d’écarts de médicaments a été réduit à la suite des recommandations des pharmaciens. Résultats : Au total, 123 patients répondaient aux critères d’inclusion : 61 dans le groupe d’intervention et 62 dans le groupe témoin. Les divergences d’omission et de mauvaise dose constituaient 41 (77 %) des 53 divergences dans le groupe d’intervention et 25 (76 %) des 33 divergences dans le groupe témoin. Le nombre d’écarts non intentionnels a été significativement réduit de l’admission à la sortie à la fois dans le groupe d’intervention (p = 0,002) et dans le groupe témoin (p = 0,007). Sur 53 recommandations émises par des pharmaciens, 20 (38 %) ont été acceptées par le médecin traitant et toutes ces divergences ont été résolues. Conclusions : Cette étude met en lumière l’existence d’écarts médicamenteux non intentionnels lors de l’admission des patients chirurgicaux, ce qui peut exposer les patients à des risques au moment de leur sortie de l’hôpital. D’autres études avec un échantillon plus important sont nécessaires pour mieux comprendre le rôle des pharmaciens dans la mise en œuvre du bilan comparatif des médicaments pour les patients chirurgicaux. Enregistrement de l’essai : ClinicalTrials.gov NCT03928106

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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