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Impact of PharmaCloud on Pharmacist-Led Medication Reconciliation Efficiency and Error Detection Among Taiwanese Inpatients

2026年7月23日 更新者:Far Eastern Memorial Hospital

Impact of Integrating PharmaCloud on Pharmacist-Led Medication Reconciliation Efficiency and Error Detection Among Internal Medicine Inpatients: A Prospective Non-Randomized Study in Taiwan

Taiwan's National Health Insurance Administration PharmaCloud provides cross-institutional medication access to reimbursed medication records to support best possible medication history (BPMH) compilation. However, its utility among internal medicine inpatients, who typically present with complex regimens and frequent medication changes, remains understudied. This study aims to evaluate the impact of PharmaCloud integration on pharmacist-led medication reconciliation (MedRec) efficiency and error detection among internal medicine inpatients at both admission and discharge.

The non-randomized, single-center study was conducted from May to November 2024 at the Far Eastern Memorial Hospital in Taiwan. Internal medicine inpatients taking at least one pre-admission chronic medication were enrolled and assigned to standard medication reconciliation protocol (control) or PharmaCloud-integrated medication reconciliation (experimental). Best possible medication history compilation time was recorded across two stages: preparation and interview. Medication discrepancies were identified at admission and discharge and classified as intentional or unintentional.

調査の概要

研究の種類

介入

入学 (実際)

93

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

      • New Taipei City、台湾、220216
        • Far Eastern Memorial Hospital

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

説明

Inclusion Criteria:

  • Age 18 years or older
  • Use of at least one pre-admission medication for a chronic disease

Exclusion Criteria:

  • If patient was discharged within 48 hours of admission
  • If patient was scheduled for surgery during their inpatient stay

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

  • 主な目的:ヘルスサービス研究
  • 割り当て:非ランダム化
  • 介入モデル:並列代入
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
介入なし:Standard medication reconciliation
Best possible medication histories (BPMHs) were constructed within 72 hours of patient admission. First, designated pharmacists compiled a preliminary BPMH by reviewing in-house electronic medical records. Then, pharmacists conducted patient or caregiver interviews to form the finalized BPMH.
実験的:PharmaCloud-intergrated medication reconciliation
Best possible medication histories (BPMHs) were constructed within 72 hours of patient admission. First, designated pharmacists compiled a preliminary BPMH by reviewing in-house electronic medical records and PharmaCloud data. Then, pharmacists conducted patient or caregiver interviews to form the finalized BPMH.
The intervention entailed supplementing in-house electronic medical record with data from PharmaCloud, a platform launched by Taiwan's National Health Insurance Administration to enable cross-institutional access to reimbursed medication records.

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
Best possible medication history compilation efficiency
時間枠:From patient's time of hospital admission to 72 hours post-admission.
The first outcome measure was best possible medication history (BPMH) compilation efficiency, which was measured in minutes as three metrics: preparation time (stage 1), measured from the start of electronic medical record (EMR) and PharmaCloud review to the completion of the preliminary BPMH; interview time (stage 2), measured from the start to the end of the face-to-face interview; and total BPMH compilation time, the sum of stage 1 and 2.
From patient's time of hospital admission to 72 hours post-admission.

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
Medication error detection rate
時間枠:Admission: Unintentional discrepancies identified from patient's time of admission to 72 hours post-admission. Discharge: Unintentional discrepancies identified immediately prior to patient's departure from the facility.
Medication error detection rate was defined as the proportion of participants with at least one identified unintentional discrepancy at either admission or discharge. All identified discrepancies were categorized as either intentional or unintentional, depending on whether or not the medication changes were consciously made by the prescribers, respectively.
Admission: Unintentional discrepancies identified from patient's time of admission to 72 hours post-admission. Discharge: Unintentional discrepancies identified immediately prior to patient's departure from the facility.

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2024年5月1日

一次修了 (実際)

2024年11月30日

研究の完了 (実際)

2024年11月30日

試験登録日

最初に提出

2026年7月20日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年7月23日

最初の投稿 (実際)

2026年7月27日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年7月27日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年7月23日

最終確認日

2026年7月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • 115116-E

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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