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Record W2799471136 · doi:10.4212/cjhp.v71i2.1863

Quality of Best Possible Medication History upon Admission to Hospital: Comparison of Nurses and Pharmacy Students and Consideration of National Quality Indicators

2018· article· en· W2799471136 on OpenAlexafffundvenue
Ashley Sproul, Carole Goodine, David H. Moore, Amy L. McLeod, Jacqueline M. Gordon, Jennifer Digby, George Stoica

Bibliographic record

VenueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2018
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicPharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Canadian institutionsHorizon Health NetworkDalhousie UniversityUniversity of New Brunswick
FundersDalhousie UniversitySanofi
KeywordsPharmacyPharmacistQuality (philosophy)MedicineHealth careNursingFamily medicinePolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

ABSTRACT Background: Medication reconciliation at transitions of care increases patient safety. Collection of an accurate best possible medication history (BPMH) on admission is a key step. National quality indicators are used as surrogate markers for BPMH quality, but no literature on their accuracy exists. Obtaining a high-quality BPMH is often labour- and resource intensive. Pharmacy students are now being assigned to obtain BPMHs, as a cost-effective means to increase BPMH completion, despite limited information to support the quality of BPMHs obtained by students relative to other health care professionals. Objectives: To determine whether the national quality indicator of using more than one source to complete a BPMH is a true marker of quality and to assess whether BPMHs obtained by pharmacy students were of quality equal to those obtained by nurses. Methods: This prospective trial compared BPMHs for the same group of patients collected by nurses and by trained pharmacy students in the emergency departments of 2 sites within a large health network over a 2-month period (July and August 2016). Discrepancies between the 2 versions were identified by a pharmacist, who determined which party (nurse, pharmacy student, or both) had made an error. A panel of experts reviewed the errors and ranked their severity. Results: BPMHs were prepared for a total of 40 patients. Those prepared by nurses were more likely to contain an error than those prepared by pharmacy students (171 versus 43 errors, p = 0.006). There was a nonsignificant trend toward less severe errors in BPMHs completed by pharmacy students. There was no significant difference in the mean number of errors in relation to the specified quality indicator (mean of 2.7 errors for BPMHs prepared from 1 source versus 4.8 errors for BPMHs prepared from ≥ 2 sources, p = 0.08). Conclusions: The surrogate marker (number of BPMH sources) may not reflect BPMH quality. However, it appears that BPMHs prepared by pharmacy students had fewer errors and were of similar quality (in terms of clinically significant errors) relative to those prepared by nurses. RÉSUMÉ Contexte : L’établissement du bilan comparatif des médicaments au moment du transfert des soins accroît la sécurité des patients. L’obtention d’un meilleur schéma thérapeutique possible (MSTP) exact à l’admission en est une étape clé. Des indicateurs nationaux de la qualité sont utilizes comme critères de substitution pour évaluer la qualité des MSTP, mais il n’y a pas de documentation se penchant sur leur exactitude. Obtenir un MSTP de grande qualité est souvent exigeant sur le plan du personnel et des ressources. Des étudiants en pharmacie se voient maintenant confier l’élaboration de MSTP, une façon peu coûteuse d’accroître les taux de réalisation de MSTP; or, il n’y a que peu d’information pour valider le degré de qualité des MSTP obtenus par des étudiants en comparaison avec ceux produits par d’autres professionnels de la santé. Objectifs : Déterminer si l’indicateur national de qualité basé sur le recours à plus d’une source de renseignements pour réaliser un MSTP est un vrai marqueur de qualité et évaluer la qualité relative des MSTP de la part des étudiants en pharmacie et du personnel infirmier. Méthodes : Dans la présente étude prospective réalisée sur une période de deux mois (en juillet et en août 2016), les chercheurs ont comparé les MSTP recueillis auprès du même groupe de patients par du personnel infirmier et par des étudiants en pharmacie qualifiés dans les services des urgences de deux établissements faisant partie d’un important réseau de santé. Un pharmacien relevait les divergences entre les deux versions du MSTP et imputait l’erreur soit au personnel infirmier, soit à l’étudiant en pharmacie ou soit aux deux parties. Un groupe d’experts a étudié les erreurs et leur a accordé une cote selon leur degré de gravité. Résultats : Des MSTP ont été réalisés auprès de 40 patients. Ceux préparés par le personnel infirmier étaient plus susceptibles de contenir une erreur que ceux établis par les étudiants en pharmacie (171 contre 43 erreurs, p = 0,006). On a noté une tendance non significative selon laquelle les erreurs commises par les étudiants en pharmacie étaient moins graves. Aucune différence significative n’a été relevée quant au nombre moyen d’erreurs par rapport à l’indicateur de qualité (2,7 pour les MSTP provenant d’une source contre 4,8 pour les MSTP provenant de deux sources ou plus, p = 0,08). Conclusions : Le critère de substitution (nombre de sources pour le MSTP) pourrait ne pas être représentatif de la qualité du MSTP. Cependant, il semble que les MSTP préparés par les étudiants en pharmacie comportaient moins d’erreurs et étaient de qualité comparable (quant aux erreurs cliniquement significatives) à ceux établis par le personnel infirmier.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.079

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.040
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.219
GPT teacher head0.509
Teacher spread0.291 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations9
Published2018
Admission routes3
Has abstractyes

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