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

2026년 7월 23일 업데이트: 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.

연구 개요

연구 유형

중재적

등록 (실제)

93

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

      • New Taipei City, 대만, 220216
        • Far Eastern Memorial Hospital

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

설명

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

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 건강 서비스 연구
  • 할당: 무작위화되지 않음
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
간섭 없음: 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.
실험적: 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.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Best possible medication history compilation efficiency
기간: 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.

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Medication error detection rate
기간: 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.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2024년 5월 1일

기본 완료 (실제)

2024년 11월 30일

연구 완료 (실제)

2024년 11월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 7월 20일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 7월 23일

처음 게시됨 (실제)

2026년 7월 27일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 7월 27일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 7월 23일

마지막으로 확인됨

2026년 7월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • 115116-E

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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