Evaluating a Pharmacist-Led Opioid Stewardship Initiative at an Urban Teaching Hospital
Bibliographic record
Abstract
Background: Deaths due to overdose from illicit drugs have risen in Canada, despite various community-led harm reduction programs. There have been limited pharmacist-led inpatient initiatives aimed at reducing opioid harm. The authors’ group recently developed and implemented the Medication and Risk Factor Review, Optimize, Refer at Risk Patients, Educate and Plan (MORE) tool, a systematic checklist designed to help pharmacists follow and enhance the safety of in-hospital opioid prescribing. Objectives: To evaluate the impact of a pharmacist-led opioid stewardship program utilizing the MORE tool in the care of patients at one tertiary teaching hospital. Methods: This study involved a review of health care records for patients admitted to general surgery and internal medicine clinical teaching units at a tertiary hospital between September 10 and December 31, 2018, for whom opioids were prescribed during the hospital stay. A descriptive data analysis was performed for patients who underwent assessment with the MORE tool. Results: Of the 210 patients who met the initial eligibility criteria, including in-hospital opioid therapy for at least 3 days, 50 were assessed by a pharmacist using the MORE tool. For 40 (80%) of these patients, the pharmacist recommended an intervention, and 35 (87.5%) of these interventions were accepted by the prescriber. Among all 50 patients, the most common pharmacist interventions were adding or optimizing non-opioid pain medications (23 patients [46%]), decreasing opioid dose or frequency (15 patients [30%]), and adding a bowel regimen (9 patients [18%]). Conclusions: Most patients who underwent assessment by a pharmacist had risk factors for adverse events from opioid prescriptions and/or suboptimal orders and drug combinations. The MORE tool provided a guided approach for pharmacists to make targeted interventions aimed at improving opioid safety. A dedicated opioid stewardship pharmacist might be able to provide additional benefit. RÉSUMÉ Contexte : Les décès provoqués par les surdoses de drogues illégales ont augmenté au Canada, malgré les divers programmes communautaires axés sur la réduction des risques. Le nombre d’initiatives menées par les pharmaciens auprès des patients hospitalisés visant à réduire les dommages causés par les opioïdes est limité. Le groupe d’auteurs de cette étude a récemment élaboré et mis en place l’outil Medication and Risk Factor Review, Optimize, Refer at Risk Patients, Educate and Plan (MORE) : une liste de contrôle systématique conçue pour aider les pharmaciens à respecter et à renforcer la sécurité de la prescription d’opioïdes en milieu hospitalier. Objectifs : Évaluer l’impact d’un programme de gestion des opioïdes dirigé par des pharmaciens à l’aide de l’outil MORE pour les soins des patients résidant dans un hôpital d’enseignement tertiaire. Méthodes : Cette étude impliquait l’examen des dossiers de santé des patients admis dans les unités d’enseignement clinique de chirurgie générale et de médecine interne d’un hôpital tertiaire entre le 10 septembre et le 31 décembre 2018. Des opioïdes ont été prescrits à ces patients lors de leur séjour hospitalier. Une analyse descriptive des données a été menée auprès des patients ayant fait l’objet d’une évaluation à l’aide de l’outil MORE. Résultats : Sur les 210 patients qui répondaient aux critères d’admissibilité initiaux, notamment à celui d’un traitement aux opioïdes à l’hôpital pendant au moins trois jours, 50 ont fait l’objet d’une évaluation à l’aide de l’outil MORE. Le pharmacien a recommandé une intervention auprès de 40 de ces patients (80 %), et le prescripteur a accepté 35 de ces interventions (87,5 %). Les interventions des pharmaciens les plus répandues réalisées auprès des 50 patients consistaient en l’ajout ou en l’optimisation des analgésiques sans opioïdes (23 patients [46 %]); en la diminution de la dose d’opioïdes ou de leur fréquence (15 patients [30 %]); et en l’ajout d’un régime d’hygiène intestinale (9 patients [18 %]). Conclusions : La plupart des patients ayant fait l’objet d’une évaluation menée par un pharmacien présentaient des facteurs de risque d’effets indésirables découlant des prescriptions d’opioïdes et/ou d’ordonnances et de combinaisons médicamenteuses sous-optimales. L’outil MORE a permis aux pharmaciens d’adopter une approche guidée pour qu’ils puissent effectuer des interventions ciblées visant à améliorer l’innocuité des opioïdes. Un pharmacien affecté spécifiquement à la gestion des opioïdes pourrait offrir des avantages supplémentaires.
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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 | 0.011 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 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".