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Record W4403242373 · doi:10.4212/cjhp.3565

Changes in Acute Care Pharmacist Prescribing and Laboratory Ordering over Time: CAPLET Study

2024· article· en· W4403242373 on OpenAlexaffvenueabout
Alexandra Charlton, Cheryl A. Hill, Deonne Dersch‐Mills, Aliksander Savin, Dalyce Zuk, Sydney Saunders, Elizer Erpilla

Bibliographic record

VenueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2024
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicClinical Laboratory Practices and Quality Control
Canadian institutionsUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Fundersnot available
KeywordsPharmacistAuthorizationOrder entryMedicineMedical emergencyIdentification (biology)Health careTracking (education)PharmacyFamily medicineNursingPsychologyComputer sciencePolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Background: In Alberta, pharmacists may obtain additional prescribing authorization (APA) and a practice identification number (PRAC-ID) for ordering laboratory tests. Pharmacists working within Alberta Health Services were mandated by the employer to attain APA by 2018, whereas laboratory ordering has been in place since 2009. Five acute care sites within the Calgary Zone had a computerized provider order entry (CPOE) system that allowed tracking of these activities. Objectives: To describe changes in prescribing and laboratory ordering by acute care pharmacists over time and to compare these activities across hospitals, sites, and specialty teams. Methods: A retrospective, descriptive review of acute care pharmacist orders for medications and laboratory tests was completed using data from the CPOE system for the period 2018 to 2021. Results: Over the study period, the rates of prescribing and laboratory ordering by pharmacists increased by 67.5% (from 1423 to 2383 per full- time equivalent [FTE]) and by 5.5% (from 235 to 248 per FTE), respectively. Pharmacists at the 5 hospitals increased their prescribing rates during that time (by proportions ranging from 7% to 176%). Cardiology, intensive care, and mental health teams had the largest increases in prescribing rates, whereas mental health, hospitalist, and intensive care teams had the greatest increases in rates of laboratory ordering. In each year of the study, the most frequently ordered medication for adult patients was vancomycin, and the most frequently ordered laboratory test was measurement of vancomycin before dose administration. The proportion of medication orders conveyed verbally decreased from 60.0% to 47.4% over the study period. Conclusions: The application of expanded scope of practice increased among acute care pharmacists, to a greater extent for prescribing than for laboratory ordering; however, the proportion of verbal medication orders remains high, a situation that should be addressed to improve patient safety. This study showed that prescribing and laboratory ordering are complementary, given that the top medications and laboratory tests were frequently related. The results of this study can be used for practice development and as the basis for further research within an expanded CPOE system. Keywords: pharmacist prescribing, acute care, laboratory orders, pharmacy practice, expanded scope RÉSUMÉ Contexte : En Alberta, les pharmaciens peuvent obtenir une autorisation de prescription élargie (APE) et un numéro d’identification de pratique (PRAC-ID) pour demander des analyses de laboratoire. Les pharmaciens travaillant dans les Services de santé de l’Alberta ont été sommés par leur employeur d’obtenir une APE avant 2018, alors que les demandes d’analyses de laboratoire sont en place depuis 2009. Cinq sites de soins aigus dans la zone de Calgary disposaient d’un système de saisie informatique des ordonnances médicales (CPOE) permettant de suivre ces activités. Objectifs : Décrire les changements en matière de prescription et de demande d’analyses de laboratoire par les pharmaciens de soins aigus au fil du temps et comparer ces activités entre les hôpitaux, les sites et les équipes spécialisées. Méthodologie : Un examen rétrospectif et descriptif des prescriptions de médicaments et des demandes d’analyses de laboratoire effectuées par les pharmaciens en soins aigus a été mené à l’aide des données du système de CPOE pour la période 2018 à 2021. Résultats : Au cours de la période de l’étude, les taux de prescription et de demande d’analyses de laboratoire par les pharmaciens ont augmenté respectivement de 67,5 % (de 1423 à 2383 par équivalent temps plein [ETP]) et de 5,5 % (de 235 à 248 par ETP). Le taux de prescription des pharmaciens de tous les hôpitaux a augmenté au cours de cette période (de 7 % à 176 %). Les équipes de cardiologie, de soins intensifs et de santé mentale ont enregistré les plus fortes augmentations des taux de prescription, tandis que celles de santé mentale, de soins hospitaliers et de soins intensifs ont enregistré les plus fortes augmentations des taux de demande d’analyses de laboratoire. Chaque année de l’étude, la vancomycine était le médicament le plus fréquemment prescrit pour les patients adultes et les analyses de laboratoire les plus fréquemment demandées portaient sur la mesure de la vancomycine avant l’administration de la dose. La part des prescriptions de médicament communiquées verbalement a diminué de 60,0 % à 47,4 % au cours de la période d’étude. Conclusions : L’application d’un champ de pratique élargi a augmenté chez les pharmaciens de soins aigus, dans une plus grande mesure pour la prescription que pour les demandes d’analyses de laboratoire. Cependant, la part des prescriptions de médicament communiquées verbalement demeure élevée – une situation qui devrait être corrigée pour améliorer la sécurité des patients. Cette étude a démontré que les prescriptions et les demandes d’analyses de laboratoire sont complémentaires, étant donné que les principaux médicaments et les principales analyses sont fréquemment liés. Les résultats de cette étude peuvent être utilisés pour le développement de la pratique et comme base pour des recherches ultérieures au sein d’un système de CPOE élargi. Mots-clés : prescription par un pharmacien, soins aigus, demandes d’analyses de laboratoire, pratique de la pharmacie, champ d’application élargi

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.789
Threshold uncertainty score0.995

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.036
GPT teacher head0.368
Teacher spread0.332 · 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 teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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".

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Citations1
Published2024
Admission routes3
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