Impact of Pharmacist-Directed Medication Reconciliation in Reducing Medication Discrepancies: A Randomized Controlled Trial
Bibliographic record
Abstract
Background: In hospital surgical wards, patients are at higher risk for medication errors, in part because physicians may not consider themselves sufficiently trained to prescribe medications. Hence, collaborative teamwork involving the pharmacist is needed. Objectives: To assess the impact of medication reconciliation directed by pharmacists on decreasing medication discrepancies after discharge from the surgical ward. Methods: Patients admitted to the surgical unit at a tertiary teaching hospital in Amman, Jordan, between July 2017 and July 2018 were selected and randomly assigned to either the control or the intervention group. Upon admission, the number and kinds of unintentional medication discrepancies were determined for both groups. Medication reconciliation was then provided to patients in the intervention group. The number of unintentional discrepancies was re-evaluated upon discharge for both groups. To assess differences between the control and intervention groups, the χ2 or Fisher exact test was used for categorical variables and an independent-sample t test for continuous data. A paired t test was conducted to determine whether the number of medication discrepancies was reduced as a result of pharmacists’ recommendations. Results: A total of 123 patients met the inclusion criteria, 61 in the intervention group and 62 in the control group. Discrepancies of omission and wrong dose constituted 41 (77%) of the 53 discrepancies in the intervention group and 25 (76%) of the 33 discrepancies in the control group. The number of unintentional discrepancies was significantly reduced from admission to discharge in both the intervention group (p = 0.002) and the control group (p = 0.007). Of 53 recommendations made by pharmacists, 20 (38%) were accepted by the treating physician, and all of these discrepancies were resolved. Conclusions: This study sheds light on the existence of unintentional medication discrepancies upon admission for surgical patients, which may expose the patients to potential harm upon discharge from hospital. Additional studies with a larger sample size are needed to gain further insights on pharmacists’ role in implementing medication reconciliation for surgical patients. Trial Registration: ClinicalTrials.gov NCT03928106 RÉSUMÉ Contexte : Dans les services chirurgicaux des hôpitaux, les patients sont exposés à un risque d’erreurs de médication plus élevé, en partie parce que les médecins ne se considèrent pas suffisamment formés pour prescrire des médicaments. Par conséquent, un travail d’équipe collaboratif impliquant le pharmacien est nécessaire. Objectifs : Évaluer l’impact du bilan comparatif des médicaments dirigé par les pharmaciens sur la diminution des écarts médicamenteux après la sortie du service de chirurgie. Méthodes : Les patients admis à l’unité chirurgicale d’un hôpital d’enseignement tertiaire à Amman, en Jordanie, entre juillet 2017 et juillet 2018 ont été sélectionnés et affectés au hasard au groupe témoin ou au groupe d’intervention. Lors de l’admission, le nombre et les types de divergences médicamenteuses non intentionnelles ont été définis pour les deux groupes. Le bilan comparatif des médicaments a ensuite été fourni aux patients du groupe d’intervention. Le nombre d’écarts non intentionnels a été réévalué à la sortie pour les deux groupes. Pour évaluer les différences entre le groupe témoin et le groupe d’intervention, le test χ2 ou le test exact de Fisher a été utilisé pour les variables catégorielles et un test t pour échantillon indépendant, pour les données continues. Un test t apparié a été effectué pour déterminer si le nombre d’écarts de médicaments a été réduit à la suite des recommandations des pharmaciens. Résultats : Au total, 123 patients répondaient aux critères d’inclusion : 61 dans le groupe d’intervention et 62 dans le groupe témoin. Les divergences d’omission et de mauvaise dose constituaient 41 (77 %) des 53 divergences dans le groupe d’intervention et 25 (76 %) des 33 divergences dans le groupe témoin. Le nombre d’écarts non intentionnels a été significativement réduit de l’admission à la sortie à la fois dans le groupe d’intervention (p = 0,002) et dans le groupe témoin (p = 0,007). Sur 53 recommandations émises par des pharmaciens, 20 (38 %) ont été acceptées par le médecin traitant et toutes ces divergences ont été résolues. Conclusions : Cette étude met en lumière l’existence d’écarts médicamenteux non intentionnels lors de l’admission des patients chirurgicaux, ce qui peut exposer les patients à des risques au moment de leur sortie de l’hôpital. D’autres études avec un échantillon plus important sont nécessaires pour mieux comprendre le rôle des pharmaciens dans la mise en œuvre du bilan comparatif des médicaments pour les patients chirurgicaux. Enregistrement de l’essai : ClinicalTrials.gov NCT03928106
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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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".