Best Possible Medication History for Hemodialysis Patients Obtained by a Pharmacy Technician
Bibliographic record
Abstract
Background: Outpatients undergoing hemodialysis are at high risk for adverse drug events. Limited resources make it challenging for pharmacists to routinely obtain a best possible medication history (BPMH).Objectives: The primary objective was to determine whether, for patients undergoing hemodialysis, a pharmacy technician has the skills to obtain a BPMH that would allow a pharmacist to identify drug-related problems. The secondary objectives were to determine the number and types of medication discrepancies and drug-related problems identified and the time required by the technician to complete the BPMH.Methods: All patients treated in the hemodialysis unit during the study period were included, except for those who required an interpreter or were unable to participate in an in-person interview. A single technician was taught how to interview patients according to a structured format. For each patient, the technician’s BMPH was verified by a pharmacist. The agreement rate between technician and pharmacists was determined, along with the number and types of discrepancies and drugrelated problems identified.Results: The technician interviewed 99 patients. Of the 1334 medication orders reviewed, the technician and pharmacists agreed on all but 15 (agreement rate 98.9%). A total of 358 medication discrepancies were noted for 93 patients (3.8 discrepancies per patient). Of these, 210 (59%) were undocumented intentional discrepancies, and 148 (41%) were unintentional discrepancies (most commonly errors of commission). Of the 135 drug-related problems identified, the majority involved dosing problems or nonadherence. The technician required an average of 17 min for each interview.Conclusion: An adequately trained technician was capable of interviewing patients to create a BPMH. A variety of medication discrepancies and drug-related problems were identified. Generation of a BPMH by a technician is a useful approach allowing pharmacists to identify drugrelated problems.RÉSUMÉ Contexte : Les patients externes sous hémodialyse sont à risque élevé d’événements indésirables liés aux médicaments. Avec les ressources limitées, il est difficile pour les pharmaciens d’obtenir systématiquement le meilleur schéma thérapeutique possible (MSTP).Objectifs : Le principal objectif était de déterminer si, pour les patients sous hémodialyse, un technicien en pharmacie possède les compétences pour obtenir un MSTP qui permettrait au pharmacien d’identifier les problèmes reliés à la pharmacothérapie. Les objectifs secondaires étaient de déterminer le nombre et le type de différences relativement aux médicaments ainsi que les problèmes reliés à la pharmacothérapie identifiés et le temps requis par le technicien pour compléter le MSTP.Méthodes : Tous les patients de l’unité d’hémodialyse au moment de l’étude ont été admis à celle-ci, à l’exception de ceux qui avaient besoin d’un interprète ou qui étaient incapables de participer à une entrevue en personne. Un seul technicien a été formé pour ménager une entrevue structurée avec les patients. Pour chaque patient, les MSTP obtenus par le technicien ont été vérifiés par un pharmacien. Le taux de correspondance entre les renseignements recueillis par le technicien et ceux validés par les pharmaciens a été déterminé et le nombre ainsi que les types de différences et les problèmes reliés à la pharmacothérapie identifiés ont été répertoriés.Résultats : Le technicien a interviewé 99 patients. Des 1334 ordonnances de médicament analysées, le technicien et les pharmaciens étaient en désaccord pour 15 d’entre elles, soit un taux de concordance de 98,9 %. On a relevé 358 différences relativement aux médicaments chez 93 patients (3,8 différences par patient). De ces dernières, 210 (59 %) étaient des différences intentionnelles non consignées et 148 (41%), des différences non intentionnelles (le plus souvent des erreurs de commission). Des 135 problèmes reliés à la pharmacothérapie identifiés, la plupart concernaient des problèmes de posologie ou de non-observance. Le technicien passait en moyenne 17 minutes par entrevue.Conclusion : Un technicien adéquatement formé était en mesure d’interviewer les patients pour créer un MSTP. Une variété de différences relativement aux médicaments et de problèmes reliés à la pharmacothérapie ont été identifiés. La création d’un MSTP par un technicien est une approche utile permettant aux pharmaciens d’identifier les problèmes reliés à la pharmacothérapie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".