Pharmacy Student Facilitation of Reporting of Adverse Drug Reactions in a Hospital
Bibliographic record
Abstract
ABSTRACT Background: Health Canada relies on health professionals to voluntarily report adverse reactions to the Canada Vigilance Program. Current rates of reporting adverse drug reactions (ADRs) are inadequate to detect important safety issues. Objective: To assess the impact of pharmacy student facilitation of ADR reporting by pharmacists at a tertiary care teaching hospital in Canada. Methods: The intervention of interest, implemented at one campus of the hospital, was facilitation of ADR reporting by pharmacy students. The students received training on how to submit ADR reports and presented information sessions on the topic to hospital pharmacists; the pharmacists were then encouraged to report ADRs to a designated student for formal reporting. Frequency of reporting by pharmacists at the intervention campus was compared with reporting at a control campus of the same hospital. Data were collected prospectively over a 6-month pilot period, starting in April 2015. Results: During the pilot period, 27 ADR reports were submitted at the intervention campus, and 3 reports at the control campus. All student participants strongly agreed that they would recommend that responsibility for submitting ADR reports to the Canada Vigilance Program remain with pharmacy students during future rotations. Conclusions: Availability of a pharmacy student to facilitate reporting of ADRs may increase the frequency of ADR reporting and could alleviate pharmacist workload; this activity is also a potentially valuable learning experience for students. RÉSUMÉ Contexte : Santé Canada compte sur les professionnels de la santé pour signaler sur une base volontaire les réactions indésirables au programme Canada Vigilance. Les taux actuels de déclaration des réactions indésirables aux médicaments (RIM) ne permettent pas de repérer les problèmes de sécurité importants. Objectif : Évaluer l’effet d’une intervention permettant aux étudiants en pharmacie de faciliter la déclaration des RIM par les pharmaciens dans un hôpital universitaire de soins tertiaires au Canada. Méthodes : L’intervention en question, mise en place dans l’un des établissements de l’hôpital, se résumait à permettre aux étudiants en pharmacie de faciliter la déclaration de RIM. Les étudiants étaient formés pour soumettre des déclarations de RIM et ont présenté des séances d’information sur le sujet aux pharmaciens d’hôpitaux; ces derniers étaient ensuite encouragés à signaler les RIM à un étudiant désigné qui procédait alors à une déclaration formelle. La fréquence de déclaration par les pharmaciens à l’établissement où l’intervention était mise en place a été comparée à celle d’un établissement témoin du même hôpital. Les données ont été recueillies de façon prospective sur une période de six mois pour l’étude pilote qui a commencé en avril 2015. Résultats : Pendant l’étude pilote, on a procédé à 27 déclarations de RIM à l’établissement où a eu place l’intervention alors que, dans l’établissement témoin, on en a signalé que trois. L’ensemble des étudiants ayant participé étaient tout à fait d’accord pour que la responsabilité de produire des déclarations de RIM au programme Canada Vigilance demeure une tâche pour les étudiants en pharmacie au cours de stages futurs. Conclusions : La mise à contribution d’un étudiant en pharmacie pourrait accroître la fréquence de déclaration des RIM et pourrait réduire la charge de travail du pharmacien. De plus, cette tâche peut représenter une expérience d’apprentissage précieuse pour les étudiants.
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 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 | 0.006 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".