Drug related problems in inpatients of Santiago de Cuba
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Drug-related problems are a major health concern because of their high impact on inpatient morbidity. Method: Descriptive and cross-sectional observational, study in the clinical services of five health institutions of Santiago de Cuba, during the first quarter of 2020. The profiles of 329 patients who received pharmacotherapeutic follow-up were reviewed. The sample was characterized according to biosocials, clinical and pharmacotherapeutic variables, the identification of medication-related problems was performed using the criteria of Cipolle, Stramd and Morley, also determining the drugs involved in medication-related problems. The data were processed through absolute and relative frequencies represented by means of tables and figures. Results: Patients over or equal to 60 years of age predominated, representing 38.6 %; 61.4 % of the patients were female. Most of the patients had up to two diseases (76.3 %); complicated respiratory infections (35.6 %) were the most frequent reason for admission. Between four and six medications were consumed by 36.5 %, with antibacterials for systemic use being the most prescribed. A total of 598 drug-related problems were identified for a ratio of 1.8 DRP/patient, of which 42.8 % corresponded to safety problems, 31.1 % to indication, followed by 24.9 % to effectiveness and finally 1.2 % to adherence. Conclusions: Antimicrobials were the most implicated in the occurrence of medication-related problems. Pharmaceutical care offers services that ensure the appropriate use of medications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».