Implementation of medication reconciliation in outpatient cancer care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication reconciliation (MedRec) is a process where providers work with patients to document and communicate comprehensive medication information by creating a complete medication list (best possible medication history (BPMH)) then reconciling it against what patient is actually taking to identify potential issues such as drug-drug interactions. We undertook an environmental scan of current MedRec practices in outpatient cancer care to inform a quality improvement project at our centre with the aim of 30% of patients having a BPMH or MedRec within 30 days of initiating treatment with systemic therapy. METHODS: We conducted semi-structured interviews with key stakeholders from 21 cancer centres across Canada, probing on current policies, and barriers and facilitators to MedRec. Guided by the findings of the scan, we then undertook a quality improvement project at our cancer centre, comprising six iterative improvement cycles. RESULTS: Most institutions interviewed had a process in place for collecting a BPMH (81%) and targeted patients initiating systemic therapy (59%); however, considerable practice variation was noted and completion of full MedRec was uncommon. Lack of resources, high patient volumes, lack of a common medical record spanning institutions and settings which limits access to medication records from external institutions and community pharmacies were identified as significant barriers. Despite navigating challenges related to the COVID-19 pandemic, we achieved 26.6% of eligible patients with a documented BPMH. However, uptake of full MedRec remained low whereby 4.7% of patients had a documented MedRec. CONCLUSIONS: Realising improvements to completion of MedRec in outpatient cancer care is possible but takes considerable time and iteration as the process is complex. Resource allocation and information sharing remain major barriers which need to be addressed in order to observe meaningful improvements in MedRec.
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 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 | 0,035 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; 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 ».