Improving Completion Rates of Orthopaedic Surgery Discharge Medication Reconciliation: A Quality Improvement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Aim Discharge Medication Reconciliation (DMR) is critical in the transition from inpatient to outpatient care. Incomplete or inaccurate DMR results in medication errors, polypharmacy, or missed medications. Our high-volume tertiary care orthopaedic division was identified as an underperformer in DMR. Therefore, this Quality Improvement initiative aimed to achieve >85% DMR completion at hospital discharge by June 30, 2023. Methods An interrupted time series study design, following the “Model for improvement” of the Institute for Healthcare Improvement, was used with a committee formed with CTU representatives, a resident, and two facilitators. Diagnostic tools, including root cause analysis, stakeholder interviews, process mapping, and driver diagrams, were employed. Multiple Plan-Do-Study-Act cycles were executed, along with interventions, such as audit and feedback and involvement of medical residents and nurse practitioners. Electronic medical record functionality was enhanced to facilitate medication reconciliation, with 'Continue all Remaining Home Medications'. In addition, for monthly data tracking, statistical process control charts were employed. Results Initial analysis showed a 38% DMR completion rate pre-implementation. Post-intervention, completion rates rose to 90%. The 'Continue all Remaining Home Medications' feature saw near-universal adoption among orthopaedic residents. Conclusion The initiative boosted the timely completion rates of DMR, achieving project-specific and institutional objectives. Key factors contributing to this success included active stakeholder engagement, representation from CTUs, timely analysis of performance data, and thorough root cause analysis. Resident involvement was pivotal in identifying and implementing workflow improvements. The audit and feedback system fostered a competitive environment, driving enhancements. Overall, this project improved DMR timeliness, enhancing the safety of patient transitions from hospital to outpatient care.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».