Patient prioritization for pharmaceutical intervention in the hospital setting: a retrospective cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Prioritization of patients requiring pharmaceutical intervention is critical given limited resources. Data from pharmacy software could be used to target patients. This retrospective cross-sectional study aimed to describe the method implemented in a hospital care unit to prioritize hospitalized patients and compare the characteristics of those receiving a pharmaceutical intervention and those not. This study also explored the possibility of predicting an intervention using pharmacy software data. METHODS: All patients admitted to a hospital care unit between November 2019 and April 2020 were included. Prioritization with the pharmacy software was based on preselected admission diagnoses and by operating an antimicrobial stewardship programme. Medications and patients' characteristics were extracted from the pharmacy software. Pharmaceutical interventions and drug-related problems were collected from medical records. Two machine learning algorithms were used to produce rule-based models for pharmaceutical intervention prediction. KEY FINDINGS: A total of 850 admissions were included. A medication review following prioritization with the pharmacy software or due to external requests was carried out by clinical pharmacists in 45% of admissions, followed by an intervention in 81% of them. Patients who received an intervention had lower creatinine clearance levels and more regular medications including antibacterials for systemic use, diuretics, and psychoanaleptics. The two resulting interpretable models comprised either 6 or 17 predictors of a pharmaceutical intervention. CONCLUSIONS: Pharmacy software data may be used for more efficient prioritization of patients using specific criteria. Rule-based models are promising avenues to help clinical pharmacists systematically identify patients requiring pharmaceutical intervention, but further work is warranted.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».