Polypharmacy and high-alert medications in patients with nasally placed feeding tube on admission and at hospital discharge: Multicenter cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Polypharmacy and the use of high-alert medications in patients with nasally placed feeding tube (NPFT) increase the risks of drug related problems. Characterize drugs prescribed to patients with NPFT and compare the rates of polypharmacy and high-alert medication use at admission and hospital discharge. Multicenter cross-sectional study with 327 participants. Data of patients with NPFT were obtained from the medical records and recorded in an electronic data collection tool. Mean number of drugs, polypharmacy and number of high-alert medications prescribed on admission and at discharge were compared using Wilcoxon or McNemar's tests. Generalized Estimating Equations analyzed the relationship between polypharmacy and high-alert medications according to age and time point. Primary reason for hospital admission, level of consciousness, severity of comorbid diseases and patient care complexity were also assessed. Most patients were male, older people, hospitalized for circulatory system diseases and had at least one comorbidity. On admission, a significant number of patients were alert (59.9%), at high risk for death (43.1%) and high dependent on nursing care (35.4%). Additionally, 92% patients were on polypharmacy on admission, versus 84.7% at hospital discharge ( p = 0,0011). The occurrence of polypharmacy was independent of age ( p = 0.2377). >17% of all drugs prescribed were high-alert medications, with no statistically significant difference between admission and discharge (p = 0,3957). There was no statistical evidence that the use of high-alert medications increases with age ( n = 0,5426). These results support the planning of multidisciplinary qualified actions for patients using NPFT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».