Reconciliation of health records following penicillin allergy testing of hospitalized patients
Notice bibliographique
Résumé
Medication errors are common and can lead to substantial morbidity. Similarly, inaccurate medication allergy lists can result in increased costs to the system, unnecessary allergy testing, prescription of inappropriate antibiotics, and allergic reactions. We hypothesized that most inpatients tested for penicillin allergy were not allergic and this information was not documented in the EMR or communicated to general practitioners. We retrospectively reviewed charts of all inpatients seen at a teaching hospital by a consultant allergist in 2012. Data collected included basic demographics, penicillin allergy test results, current allergy status in the EMR, readmission rates, prescribed antibiotics, and discharge summary contents. 146 patients were tested for penicillin allergy and 144 (98.6%) were not allergic. Although orders were written in 145 (99.3%) charts to update the allergy status after testing, 32 (22.23%) patients with negative tests were still listed as allergic to penicillin in the EMR. Only 19 (15.2%) discharge summaries notified family physicians of the allergy testing results and discharge summaries were missing for 25 (20%) patients. Further assessment of half the charts revealed that in 41% of cases the negative allergy test resulted in a change of antibiotic to penicillin or its derivative. Of the 60 readmitted patients, 20 (33%) were still listed as allergic to penicillin in the EMR (only one patient tested positive) and 14 (70%) of the 20 patients required antibiotics. 12 of these 14 patients (86%) were prescribed antibiotics in the penicillin family despite their positive allergy status. A significant proportion of health records were not amended following antibiotic allergy testing and the new allergy status was not communicated to most general practitioners in the discharge summary. A more efficient and reliable system needs to be implemented to ensure allergy status changes are communicated to all members of the healthcare team.
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 | 0,019 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».