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Enregistrement W4393189730 · doi:10.1016/j.japh.2024.102076

Patient-perceived understanding of home-going medication with transitions of care services at a pediatric institution

2024· article· en· W4393189730 sur OpenAlexaff
Sonya Sebastian, Hannah Thornton, Mahmoud Abdel‐Rasoul, Karielle Shaffery

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Pharmacists Association · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensCommunity Based Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacyPharmacistPatient satisfactionFamily medicineHealth carePopulationHarmMedical homeHealth literacyPatient safetyMedical emergencyNursingPrimary care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Transitions of care (TOC) is the coordination and continuity of health care as a patient transfers between different settings. This can include a wide range of services, such as medication reconciliation, patient counseling, bedside delivery of medications, and others that meet individual patient needs. In the pediatric population, patients are at increased risk of potential medication errors and subsequent harm owing to reduced patient and caregiver health literacy, limited dosage form availability, and errors in medication administration. The use of TOC services at the time of hospital discharge in this population has the potential to make a positive impact on patient safety and the treatment of medical conditions. OBJECTIVES: The primary objective of this study was to determine whether patient-perceived understanding of home-going medications was greater in patients and/or caregivers who received medication bedside delivery and education from a pharmacy-led TOC service at a large pediatric academic medical center. The secondary objective was to determine whether the primary practice area of the pharmacist providing medication education led to changes in understanding of home-going medication(s). METHODS: Using institution-wide, patient satisfaction surveys from January 1, 2021, to December 31, 2021, patient and caregiver responses were queried for 2 questions about home-going medications, relating to the understanding of administration and the potential adverse effects. Patients were divided into 2 groups depending on TOC services received, as documented in the electronic medical record (EMR). Survey responses for each of the 2 questions were categorized as top-box percentage by study group. Hypothesis testing between study groups for the primary and secondary outcomes were conducted using chi-squared tests at an alpha of 0.05. Statistical analyses were conducted using SAS version 9.4. RESULTS: Of the 1159 patients included in the study, 441 received TOC services, deemed the intervention group, and 718 did not receive TOC services, deemed the control group. When the intervention and control group were asked about understanding of medication administration, 96.37% versus 93.18% of patients (P = 0.007) gave the most favorable response of "yes, definitely," respectively. Furthermore, 78.51% versus 77.44% of patients (P = 0.053) gave the most favorable response when asked about understanding potential medication adverse effects, respectively. CONCLUSION: Patients receiving TOC services by a member of the pharmacy team had a greater score for understanding of both medication administration and adverse effects. Furthermore, this greater score was consistent among the education provided by the inpatient and outpatient pharmacist.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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