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Enregistrement W4388196717 · doi:10.1200/op.2023.19.11_suppl.362

Barriers to engagement of patients in medication reconciliation.

2023· article· en· W4388196717 sur OpenAlexafffundabout
Saidah Hack, Melanie Powis, Anum Ali, Celina Dara, Alyssa Macedo, Vishal Kukreti, Monika K. Krzyzanowska

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésThematic analysisMedicinePatient portalFamily medicineHealth careQualitative researchOutpatient clinicCoding (social sciences)NursingPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

362 Background: Medication reconciliation (MedRec) is a process where a detailed medication list is compiled and reviewed with an appropriate health care professional for completeness and drug-drug interactions, then communicated across all of the patient’s healthcare teams. While effective MedRec can minimize the risk of adverse events, uptake in outpatient oncology can be poor. Engagement of patients and caregivers in collection of medication lists through patient portals has been suggested as a potential change idea to improve uptake. To understand barriers and facilitators of patient engagement in the MedRec process through an electronic patient portal we undertook semi structured interviews in a comprehensive cancer center in Ontario, Canada. Methods: Patients in outpatient oncology clinics and chemo-daycare waiting areas were approached to participate in interviews; as we wished to understand barriers both users and non-users of the medication list feature of the patient portal were eligible to participate. Participant recruitment continued until saturation of data was reached. Interviews were carried out virtually following a semi-structured guide between 08/2022 and 12/2022. Interviews were recorded and transcribed verbatim; thematic coding was completed in NVIVO by two members of the study team. Results: A total of 10 patients participated in interviews; participants ranged in age between 30 to 89 years, and all completed post-secondary education. Patients’ emphasized issues with provider/care team communication expressing it was unclear why they were asked to enter medications and did not know if anyone was reviewing the medications entered. Additionally, patients had a fear of inputting erroneous medications resulting in their overall avoidance to use the portal. Portal features such as the use of generic vs trade name medications created lack of clarity for patients when entering medications into the system. Presently, the language is limited to English which may reduce the number of users. Accessibility issues such as font size and overall layout, especially on mobile devices were noteworthy during interviews. Patients recommended the addition of the following features: refill information including requests, medication reminder features via text/email and linkable medication information. Conclusions: Our findings indicate that although patients are using the portal to upload their medication lists, there are technical and systemic improvements that can be made to increase patient usage. In addition to updates to the patient portal to create added value to patients, and improve comprehension and accessibility, patient education is needed to raise awareness of the importance of MedRec and their role in the process and improve buy in.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,342 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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