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Enregistrement W7018699979

Drug related problems in inpatients of Santiago de Cuba

2023· article· en· W7018699979 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuee-rph (University of Granada) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)DrugHealth carePublic healthDescriptive statisticsHealth servicesMedical prescription
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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