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Enregistrement W4379141750 · doi:10.3389/frhs.2023.1106586

An external facilitation intervention to increase uptake of an adverse drug event reporting intervention

2023· article· en· W4379141750 sur OpenAlexafffundabout
Erica Y. Lau, Serena S Small, Kenneth Butcher, Amber Cragg, Gabriel Loh, Steve Shalansky, Corinne M. Hohl

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Health Services · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalProvidence Health CareVancouver General HospitalUniversity of British ColumbiaRichmond HospitalVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFacilitatorContext (archaeology)FacilitationIntervention (counseling)MedicineAdverse effectFamily medicineMedical emergencyEmergency medicineNursingPsychologyInternal medicineGeographySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Adverse drug events (ADEs) are a leading cause of emergency department visits and hospital admissions in Canada. ActionADE prevents repeat ADEs by enabling clinicians to document and communicate standardized ADE information across care settings. We used an external facilitation intervention to promote the uptake of ActionADE in four hospitals in British Columbia, Canada. This study examined whether, how and in what context external facilitation influenced the uptake of ActionADE. Methods: In this convergent-parallel mixed-methods study, an external facilitator used a four-step iterative process to support site champions using context-specific implementation strategies to increase the ADE reporting rate at their sites. We extracted archival data to assess implementation determinants before and after the implementation of the external facilitation and implementation strategies. We also retrieved data on the mean monthly counts of reported ADEs for each user from the ActionADE server. Zero-inflated Poisson models were used to examine changes in mean monthly counts of reported ADEs per user between pre-intervention (June 2021 to October 2021) and intervention (November 2021 to March 2022) periods. Results: The external facilitator and site champions co-created three functions: (1) educate pharmacists about what and how to report in ActionADE, (2) educate pharmacists about the impact of ActionADE on patient outcomes, and (3) provide social support for pharmacists to integrate ADE reporting into clinical workflows. Site champions used eight forms to address the three functions. Peer support and reporting competition were the two common strategies used by all sites. Sites' responses to external facilitation varied. The rate of mean monthly counts of reported ADEs per user significantly increased during the intervention period compared to the pre-intervention period at LGH (RR: 3.74, 95% CI 2.78 to 5.01) and RH (RR: 1.43, 95% CI 1.23 to 1.94), but did not change at SPH (RR: 0.68, 95% CI: 0.43 to 1.09) and VGH (RR: 1.17, 95% CI 0.92 to 1.49). Leave of absence of the clinical pharmacist champion and failure to address all identified functions were implementation determinants that influenced the effectiveness of external facilitation. Conclusion: External facilitation effectively supported researchers and stakeholders to co-create context-specific implementation strategies. It increased ADE reporting at sites where clinical pharmacist champions were available, and where all functions were addressed.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,382 · 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 non 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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