Anticoagulation stewardship: Descriptive analysis of a novel approach to appropriate anticoagulant prescription
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anticoagulants are a leading cause of morbidity among hospitalized patients, with prescription errors commonly reported. Literature surrounding anticoagulation stewardship is scarce despite its documented effectiveness in the antimicrobial realm. Objective: To determine the proportion of accepted recommendations on inappropriate anticoagulant prescriptions suggested by a multidisciplinary anticoagulation stewardship program (ASP). Methods: We conducted a descriptive cohort study of hospitalized patients using therapeutic anticoagulation at a large Canadian tertiary care center between September 1, 2019, and February 28, 2020. A multidisciplinary ASP, composed of physicians and pharmacists, was implemented on June 1, 2019. Patient-, anticoagulant-, and admission-related characteristics were collected. The primary outcome was the proportion of accepted ASP team recommendations by the prescribing team. Results: A total of 381 patients were enrolled during the study period, resulting in 553 anticoagulant reviews (1.56 reviews/patient) by the ASP. The most common indications for anticoagulation were atrial fibrillation (n = 276, 72%) and venous thromboembolism (n = 84, 22%). Direct oral anticoagulants were most frequently prescribed (n = 253, 67%), followed by vitamin K antagonists (n = 88, 23%). Among the reviewed prescriptions, 355 of 553 (64%) generated a recommendation; 299 of 355 (84%) recommendations were accepted by the treating team. Dose adjustments were the leading category of recommendations (31%), followed by alerts regarding drug interactions (19%). Conclusion: Inpatient anticoagulant prescriptions were optimized following recommendations by the ASP team. The most frequent types of prescription changes concerned dose adjustments and drug interactions. Further research is required to assess the effect of an ASP on clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».