Prescription Audit in General Outpatient Department of a Tertiary Care Teaching Hospital-A Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The prescribing habits are of critical importance since therapeutic efficacy and safety depends on rationality of the prescriptions. Prescription audit helps to detect any effective changes that would help HCPs to offer superior quality of care to the patients. Aims & Objective: Identify the gaps in current prescribing practice and support HCPs to boost rational prescribing. Methodology: A prospective observational study was conducted on 1188 prescriptions for a span of two month in the general outpatient department of a tertiary care teaching hospital in western Rajasthan, India. A total of 1188 prescriptions were sampled based on the MOHFW Govt. of India “Prescription Audit guideline” recommendation. All the prescriptions were analyzed based on WHO prescribing indicators and were evaluated for errors in prescription writing. Data were entered and analyzed using microsoft excel. Results: 1188 prescription comprising of 4876 drugs were analyzed. The average number of drugs per prescription was four. The study encompassed 39.81% males and 60.19% females. Around 50% prescriptions were written in legible handwriting & recorded salient feature of clinical examinations. Presumptive diagnosis was mentioned in 95% however clear medicine doses & schedule were mentioned in just 75% prescriptions. None of the prescriptions mentioned next date of visit of the patients however just 0.5% prescription included allergy status of the patient. Approx. 85% of prescription didn’t mention any medical history of the patient. Follow-up advice and precautions (do’s and don’ts) as well as relevant clinical details and reason in case of referral were given in less than 1% of audited prescriptions. Polypharmacy (more than 5 medicines) was observed in 35% and about 1% prescriptions contain more than 10 medicines. Vitamins, Tonics or Enzymes and Antibiotics were prescribed in approx. 30% of audited prescriptions of which only 1/3rd of antibiotics were prescribed as per facility’s Antibiotic Policy. Conclusion: Prescription audit can be helpful to plan appropriate intervention to ensure the rational drug therapy and to evaluate the existing drug use pattern. It also reflects the perspectives of current prescribing pattern in hospitals.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».