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Enregistrement W7042258689

Pharmaceutical care in an inpatient pediatric intensive care unit: an international multicentric study

2011· article· en· W7042258689 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIRIS · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionPharmaceutical careIntensive carePediatric intensive care unitClinical pharmacyPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Pediatric intensive care patient represent a population athigh risk for drug-related problems. Our objective is to describe drugrelated problems and intervention of four decentralized pharmacists inpediatric and cardiac intensive care unit.Materials & Methods Multicentric, descriptive and prospectivestudy over a six-month period (August 1st 2009-January 31st 2010).Drug-related problems and clinical interventions were compiled infour pediatric centers using a tool developed by the Socie´te´ Franc¸aisede Pharmacie Clinique. Data concerning patients, drugs, intervention,documentation, approval (if needed), and estimated impact werecompiled. The four pharmacists participating were from Belgium (B),France (F), Quebec (Q) and Switzerland (S).Results A total of 996 interventions were collected: 129 (13%) in B,238 (24%) in F, 278 (28%) in Q and 351 (35%) in S. These interventionstargeted 269 patients (median 22 month-old, 52% male): 69(26%) in B, 88 (33%) in F, 56 (21%) in Q and in S. These data werecollected during 28 non consecutive days in the clinical unit in B, 59days in F, 42 days in Q and 63 days in S. The main drug-relatedproblems were inappropriate administration technique (293, 29%),untreated indication (254, 25%) and supra therapeutic dosage (106,11%). The pharmacist's interventions concerned mainly administrationmode optimization (223, 22%), dose adjustment (200, 20%) andtherapeutic monitoring (164, 16%). The three major drug classesleading to interventions were anti-infectives for systemic use (233,23%) and alimentary tract and metabolism drugs (218, 22%). Interventionsconcerned mainly residents and all clinical staff (209, 21%).Among the 879 (88%) interventions requiring a physician's approval,731 (83%) were accepted. Interventions were considered as having amoderate (51%) or major (17%) clinical impact. Among the interventionsprovided, 10% were considered to have an economicalpositive impact. Differences and similarities between countries willbe presented at the poster session.Discussion & Conclusion Decentralized pharmacist at patient bedsideis a pre-requisite for pharmaceutical care. There are limitedstudies comparing the activity of clinical pharmacists betweencountries. This descriptive study illustrates the ability of clinicalpharmacist to identify and solve drug-related problems in pediatricintensive care unit in four different francophone countries.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,274
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2011
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