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Enregistrement W4390939708 · doi:10.5334/ijic.icic23165

Medication reconciliation by community pharmacists: an essential contribution to ensure continuity of care with regard to medications at hospital discharge.

2023· article· en· W4390939708 sur OpenAlexaboutno aff
Mare Claeys, Jolien Broekmans

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacistPharmacyMedicineMedical prescriptionHospital pharmacyMedication ReconciliationPharmaceutical careHealth careCare in the CommunityDescriptive statisticsPatient safetyQuarter (Canadian coin)Family medicineNursingAmbulatory care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Collaboration and communication between hospital and ambulatory care is crucial to ensure continuity of care with regard to medications. However, electronic platforms to facilitate seamless care are often deficient and/or insufficiently integrated. Different Belgian chronic care projects (i.e. regional projects with support of the National Institute for Health and Disability Insurance to enhance integrated care) have therefore decided to implement the ‘green envelope’ as a way to transfer the therapy plan of the patient at discharge to the community pharmacy. The green envelope also contains the prescriptions for the patient, as well as an information letter for the pharmacist, including a QR-code to an online platform where the characteristics of the medication reconciliation, as performed by the community pharmacist, can be registered. The aim of this study was to analyze the findings registered by the pharmacists, as to have a clear idea on their contribution to continuity of care with regard to medications. Methods: A descriptive analysis was performed on the data registered by the community pharmacist during / after medication reconciliation. Results: In total, 1807 online surveys were completed by community pharmacists. The mean duration of the patient encounter in the pharmacy, which in more than three quarter of the cases took place on the day of discharge or the day thereafter, was 12,8 minutes (SD 6,933). Over 63% of patients discharged from hospital were aged +75; 52.4% was female. In about 68% of cases, another person than the patient presented him/herself at the pharmacy. About 74% of the patients had not visited the GP before presenting at the pharmacy; only 24% of patients had a planned appointment with the GP. In about 19% of the cases, the pharmacist discovered at least one medication discrepancy. Most frequently it concerned omitted medication, i.e. medication that was taken by the patient before admission, and for which it was unclear for the patient and pharmacist whether it had been stopped intentionally or not. The pharmacist noted in about 11% of cases at least one drug-related problem, mostly related to the choice or use of the drug. With regard to the choice of drug, it mostly concerned a lack of re-substitution to the molecule used by the patient at home; problems related to the use of the drug mostly referred to incorrect dosing or frequency, or incorrect way of administration. In about 15% of cases, the pharmacist contacted another HCP, mostly the GP. On the level of the patient, the intervention mostly consisted of extensive counselling. The final therapy plan was in less than 60% shared with other HCPs. Problems with the platforms used, and lack of collaboration, were mentioned as the most important reasons for not sharing. Conclusion: Our results show that pharmacists discover a relatively high number of medication discrepancies and drug related problems while performing medication reconciliation at discharge. Their alertness, engagement to contact other HCPs and talk to the patients and their relatives undoubtedly contribute to a safe transfer of patients from the hospital to home.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,360 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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