#488 Improving medication safety and prescribing of high-risk medications in individuals with chronic kidney disease: a validation study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Chronic kidney disease affects 10% of the global population. Medications cleared by the kidneys can accumulate and cause harm if not dosed correctly. Community pharmacists are well-positioned to optimize prescribing for this population, but inconsistencies between medication resources can complicate dosing decisions. Validated algorithms for dosing higher-risk medications in kidney disease are lacking in community pharmacy practice. This study aimed to develop evidence and expert-informed medication algorithms for community pharmacists for individuals with an estimated glomerular filtration rate below 30 ml/min/1.73 m² and validate them for content and face validity. Method Fifty medication algorithms were developed by team experts and revised using Lynn's 3-step method (domain identification, item generation per domain, and instrument formation). For each algorithm, a 2-part questionnaire was administered to two participant groups: first to team experts, followed by community pharmacists. Each group, consisting of 5-6 participants, rated the content and face validity of each algorithm using Likert scales over at least two rounds. The item-level content validity index (I-CVI) and scale-level content validity index (S-CVI/Average) were computed for each medication algorithm per round. To measure face validity, percentages of those that “agreed” or “strongly agreed” to five statements were calculated for both groups. Virtual interviews were conducted and analyzed using qualitative descriptive analysis. Revisions were made to the algorithms between rounds. Results Thirty-eight of the 50 medication algorithms achieved content and face validation by 22 team experts in 2 rounds between August-September 2024. I-CVI and S-CVI/Average ranged from 0.5–1 and 0.83–1 and the overall percentage of participants who agreed or strongly agreed to 5 face validity statements ranged from 50–100%. Thirteen medications were excluded from the community pharmacist's validation. In 2 additional rounds, 23 community pharmacists, with a mean ± standard deviation of 13.74 ± 9.14 years of experience, validated 38 medication algorithms between October-December 2024. I-CVI and S-CVI/Average per medication algorithm ranged from 0.83–1.0 and 0.90–1.0 which met the content validity threshold of 0.83–1.0 (P < 0.05) for at least 5-6 participants per round. Participants overall agreement to face validity statements ranged from 75–100% which was above the prespecified threshold of 70% for face validity consensus. Conclusion Thirty-eight medication algorithms achieved high content and face validity. Future research will integrate these algorithms into an electronic drug dosing and decision support kidney (eDoseCKD) tool and assess their effectiveness and safety in community pharmacy practice in people with chronic kidney disease.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».