Validity Evidence for FASTHUG-MAIDENS, a Mnemonic for Identifying Drug-Related Problems in the Intensive Care Unit
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Abstract
Background: The mnemonic FASTHUG (Feeding, Analgesia, Sedation, Thromboembolic prophylaxis, Head of bed elevation, stress Ulcer prophylaxis, Glucose control) was developed by intensive care unit (ICU) physicians to ensure that key aspects of care are addressed during each patient encounter. Because this tool does not specifically target pharmacotherapy assessments, a modified version, FASTHUGMAIDENS, was created, by changing the H to mean Hypoactive or Hyperactive delirium and adding M for Medication reconciliation; A for Antibiotics or Anti-infectives; I for Indications for medications; D for drug Dosing; E for Electrolytes, hematology, and other laboratory tests; N for No drug interactions, allergies, duplication, or side effects; and S for Stop dates.Objective: To validate the use of FASTHUG-MAIDENS as a tool for identifying drug-related problems (DRPs) in the ICU.Methods: This randomized, prospective validation study took place between January and May 2011 in the ICUs of 4 hospitals: 2 community-level ICUs and 2 tertiary referral ICUs. Each ICU had a dedicated ICU pharmacist and one or more pharmacy residents completing an ICU rotation as part of their pharmacy practice residency (total of 6 residents). The 6 pharmacy residents were randomly assigned to assess patients admitted to the ICU using FASTHUGMAIDENS or standard monitoring practice. The mean proportion of DRPs per patient encounter identified by the residents (relative to DRPs identified by the ICU pharmacists) was the primary outcome, and the proportion of total DRPs identified in each group was assessed as a secondary end point.Results: Pharmacy residents using the FASTHUG-MAIDENS mnemonic identified a significantly greater mean proportion of DRPs per patient encounter (73.2% versus 52.4%, p = 0.008) and a greater proportion of total DRPs (77.1% versus 52.5%, p < 0.001) than those assessing patients according to standard monitoring practice.Conclusion: In this sample, the mnemonic FASTHUG-MAIDENS was a useful tool to facilitate the capture of DRPs by pharmacy residents working in the ICU.RÉSUMÉContexte : Le code mnémonique anglais FASTHUG (Feeding [alimentation], Analgesia [analgésie], Sedation [sédation], Thromboembolic prophylaxis [prophylaxie thromboembolique], Head of bed elevation [élévation de la tête du lit], stress Ulcer prophylaxis [prophylaxie des ulcères de stress], Glucose control [régulation de la glycémie]) a été imaginé par des médecins intensivistes pour s’assurer que certains aspects clés des soins sont pris en compte pour chaque consultation avec un patient. Comme cet outil ne vise pas spécifiquement les évaluations pharmaco - thérapeutiques, une version modifiée, FASTHUG-MAIDENS, a été créée, où l’on a remplacé le sens du H par Hypoactive or Hyperactive delirium (délire hypoactif ou hyperactif ) et ajouté MAIDENS : Medication reconciliation (bilan comparatif des médicaments); Antibiotics or Anti-infectives (antibiotiques ou anti-infectieux); Indications for medications (indications des médicaments); drug Dosing (posologie des médicaments); Electrolytes, hematology and other laboratory tests (électrolytes, hématologie et autres épreuves de laboratoire); No drug interactions, allergies, duplication, or side effects (absence d’interactions médicamenteuses, d’allergies, de chevauchement ou d’effets secondaires); et Stop dates (dates de fin).Objectif : Valider l’emploi du code mnémonique FASTHUG-MAIDENS comme outil pour dépister les problèmes pharmacothérapeutiques à l’unité des soins intensifs (USI).Méthodes : Cette étude de validation aléatoire et prospective a été menée entre janvier et mai 2011 dans les USI de quatre hôpitaux : deux USI de niveau communautaire et deux autres de référence de niveau tertiaire. Chaque USI possédait un pharmacien attitré et au moins un résident en pharmacie complétant un stage à l’USI dans le cadre de leur résidence en pratique pharmaceutique (pour un total de six résidents). Les six résidents en pharmacie ont été assignés au hasard pour évaluer les patients admis à l’USI au moyen du code FASTHUG-MAIDENS ou d’une méthode de suivi standard. Le pourcentage de problèmes pharmaco - thérapeutiques par consultation avec un patient cernés par les résidents (comparativement à ceux constatés par les pharmaciens intensivistes) était le principal paramètre d’évaluation et le pourcentage de problèmes pharmacothérapeutiques totaux relevés dans chaque groupe était le paramètre d’évaluation secondaire.Résultats : Les résidents en pharmacie qui ont utilisé le code mnémonique FASTHUG-MAIDENS ont cerné un pourcentage moyen significativement supérieur de problèmes pharmacothérapeutiques par consultation avec un patient (73,2 % contre 52,4 %, p = 0,008) et un pourcentage supérieur de problèmes pharmacothérapeutiques totaux (77,1 % contre 52,5 %, p < 0,001) que ceux qui ont évalué les patients au moyen d’une méthode de suivi standard.Conclusion : Dans cet échantillon, le code mnémonique FASTHUG MAIDENS s’est révélé être un outil utile facilitant la détermination des problèmes pharmacothérapeutiques par les résidents en pharmacie travaillant dans une USI.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.083 | 0.301 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".