Titre : RxNorm

RxNorm : Questions médicales fréquentes

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment RxNorm aide-t-il au diagnostic médical ?

RxNorm permet d'identifier les médicaments et leurs interactions, facilitant le diagnostic.
Diagnostic médical Médicaments
#2

Quels outils utilisent RxNorm pour le diagnostic ?

Les systèmes d'information clinique et les logiciels de prescription utilisent RxNorm.
Systèmes d'information Prescription
#3

RxNorm est-il utilisé dans les diagnostics électroniques ?

Oui, RxNorm est intégré dans les dossiers médicaux électroniques pour le diagnostic.
Dossiers médicaux électroniques Diagnostic
#4

Comment RxNorm aide-t-il à éviter les erreurs de diagnostic ?

Il fournit des informations précises sur les médicaments, réduisant les erreurs de prescription.
Erreurs médicales Médicaments
#5

RxNorm peut-il aider à diagnostiquer des allergies médicamenteuses ?

Oui, il permet d'identifier les médicaments associés aux allergies signalées.
Allergies médicamenteuses Médicaments

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent indiquer une interaction médicamenteuse ?

Des nausées, des vertiges ou des réactions cutanées peuvent signaler une interaction.
Interactions médicamenteuses Symptômes
#2

Comment RxNorm aide-t-il à identifier les symptômes liés aux médicaments ?

Il fournit des informations sur les effets secondaires associés à chaque médicament.
Effets secondaires Médicaments
#3

Les symptômes d'une surdose sont-ils listés dans RxNorm ?

Oui, RxNorm inclut des informations sur les symptômes de surdose pour certains médicaments.
Surdose Symptômes
#4

Comment les symptômes d'allergie sont-ils liés à RxNorm ?

RxNorm aide à identifier les médicaments pouvant provoquer des réactions allergiques.
Allergies Médicaments
#5

RxNorm peut-il aider à comprendre les symptômes d'un sevrage ?

Oui, il fournit des informations sur les symptômes de sevrage pour certains médicaments.
Sevrage Symptômes

Prévention 5

#1

Comment RxNorm contribue-t-il à la prévention des erreurs médicamenteuses ?

Il fournit des informations standardisées sur les médicaments, réduisant les risques d'erreurs.
Prévention Erreurs médicamenteuses
#2

RxNorm aide-t-il à prévenir les interactions médicamenteuses ?

Oui, il permet d'identifier les interactions potentielles entre différents médicaments.
Interactions médicamenteuses Prévention
#3

Quels conseils de prévention RxNorm fournit-il pour les médicaments ?

RxNorm inclut des avertissements sur les effets secondaires et les interactions à éviter.
Conseils de santé Médicaments
#4

Comment RxNorm aide-t-il à prévenir les surdoses ?

Il fournit des informations sur les dosages recommandés et les limites de sécurité.
Surdose Prévention
#5

RxNorm peut-il aider à prévenir les allergies médicamenteuses ?

Oui, il permet d'identifier les médicaments à risque pour les patients allergiques.
Allergies Prévention

Traitements 5

#1

Comment RxNorm facilite-t-il le choix des traitements ?

Il normalise les noms de médicaments, aidant les professionnels à choisir les traitements appropriés.
Traitements Médicaments
#2

RxNorm est-il utilisé pour prescrire des traitements ?

Oui, il est intégré dans les systèmes de prescription pour assurer la précision des traitements.
Prescription Traitements
#3

Quels types de traitements sont couverts par RxNorm ?

RxNorm couvre les médicaments, les dosages et les formes posologiques pour divers traitements.
Médicaments Traitements
#4

Comment RxNorm aide-t-il à suivre l'efficacité des traitements ?

Il permet de relier les médicaments prescrits aux résultats cliniques observés.
Efficacité des traitements Médicaments
#5

RxNorm peut-il aider à ajuster les traitements en fonction des allergies ?

Oui, il permet d'éviter les médicaments auxquels le patient est allergique lors des prescriptions.
Allergies Traitements

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec des médicaments mal prescrits ?

Des complications comme des effets secondaires graves ou des interactions peuvent survenir.
Complications Médicaments
#2

Comment RxNorm aide-t-il à gérer les complications médicamenteuses ?

Il fournit des informations sur les médicaments et leurs effets, facilitant la gestion des complications.
Gestion des complications Médicaments
#3

Les complications liées aux allergies sont-elles documentées dans RxNorm ?

Oui, RxNorm inclut des informations sur les médicaments pouvant provoquer des allergies.
Allergies Complications
#4

Comment RxNorm aide-t-il à prévenir les complications de surdose ?

Il fournit des informations sur les dosages et les signes de surdose à surveiller.
Surdose Complications
#5

RxNorm peut-il aider à identifier des complications liées à des traitements spécifiques ?

Oui, il permet d'associer des traitements à leurs complications potentielles.
Traitements Complications

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque RxNorm identifie-t-il pour les médicaments ?

RxNorm identifie des facteurs comme l'âge, le sexe et les allergies qui influencent la prescription.
Facteurs de risque Médicaments
#2

Comment RxNorm aide-t-il à évaluer les facteurs de risque des patients ?

Il permet d'analyser les antécédents médicaux et les allergies pour évaluer les risques.
Évaluation des risques Médicaments
#3

Les interactions médicamenteuses sont-elles des facteurs de risque ?

Oui, RxNorm aide à identifier les interactions qui peuvent augmenter les risques pour les patients.
Interactions médicamenteuses Facteurs de risque
#4

Comment les antécédents médicaux influencent-ils les prescriptions selon RxNorm ?

RxNorm prend en compte les antécédents pour éviter des prescriptions inappropriées.
Antécédents médicaux Médicaments
#5

RxNorm peut-il aider à identifier des facteurs de risque liés à l'âge ?

Oui, il fournit des recommandations de prescription adaptées selon l'âge du patient.
Âge Facteurs de risque
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 23/08/2026

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Olivier Bodenreider

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lister Hill National Center for Biomedical Communications, National Library of Medicine, National Institutions of Health, USA.

Corey A Lester

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Clinical Pharmacy, College of Pharmacy, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.

Allen J Flynn

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Learning Health Sciences, Michigan Medicine, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.

Jake Vasilakes

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute for Health Informatics, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA.
  • Department of Pharmaceutical Care & Health Systems, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA.
Publications dans "RxNorm" :

Yadan Fan

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute for Health Informatics, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA.
Publications dans "RxNorm" :

Rubina Rizvi

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute for Health Informatics, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA.
  • Department of Pharmaceutical Care & Health Systems, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA.
Publications dans "RxNorm" :

Anusha Bompelli

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute for Health Informatics, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA.
Publications dans "RxNorm" :

Rui Zhang

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute for Health Informatics, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA.
  • Department of Pharmaceutical Care & Health Systems, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA.
Publications dans "RxNorm" :

Jean Noel Nikiema

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Bordeaux Population Health Research Center, ERIAS, Univ. Bordeaux, Inserm UMR 1219, F-33000, Bordeaux, France.

Anna Ostropolets

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Columbia University Irving Medical Center, NY, USA.
  • Odysseus Data Services Inc, Cambridge, MA, USA.
Publications dans "RxNorm" :

Polina Talapova

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Sci-Force, Kharkiv, Ukraine.
Publications dans "RxNorm" :

Marcel De Wilde

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Erasmus University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands.
Publications dans "RxNorm" :

Hamed Abedtash

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Bristol Myers Squibb, Lawrence Township, NJ, USA.
Publications dans "RxNorm" :

Peter Rijnbeek

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Erasmus University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands.
Publications dans "RxNorm" :

Christian G Reich

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Erasmus University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands.
  • Northeastern University, Portland, ME, USA.
Publications dans "RxNorm" :

Lena Davidson

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biostatistics, Epidemiology and Informatics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania.
  • Institute for Biomedical Informatics, University of Pennsylvania.
  • Center for Excellence in Environmental Toxicology, University of Pennsylvania.
  • Department of Biomedical and Health Informatics, Children's Hospital of Philadelphia.
Publications dans "RxNorm" :

Mary Regina Boland

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biostatistics, Epidemiology and Informatics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania.
  • Institute for Biomedical Informatics, University of Pennsylvania.
  • Center for Excellence in Environmental Toxicology, University of Pennsylvania.
  • Department of Biomedical and Health Informatics, Children's Hospital of Philadelphia.
Publications dans "RxNorm" :

Jonathan P Bona

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biomedical Informatics, University of Arkansas for Medical Sciences, Little Rock, AR, USA. jpbona@uams.edu.

Mathias Brochhausen

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Health Outcomes & Biomedical Informatics, University of Florida, Gainesville, Florida, USA.

William R Hogan

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Health Outcomes & Biomedical Informatics, University of Florida, Gainesville, Florida, USA.

Sources (21 au total)

Comparing the variability of ingredient, strength, and dose form information from electronic prescriptions with RxNorm drug product descriptions.

To determine the variability of ingredient, strength, and dose form information from drug product descriptions in real-world electronic prescription (e-prescription) data.... A sample of 10 399 324 e-prescriptions from 2019 to 2021 were obtained. Drug product descriptions were analyzed with a named entity extraction model and National Drug Codes (NDCs) were used to get RxN... A total of 353 002 unique pairs of drug product descriptions and NDCs were analyzed. The median (1st-3rd quartile) number of variants extracted for each standardized expression in RxNorm, was 3 (2-7) ... A wide variety of drug product descriptions makes it difficult to determine whether 2 drug product descriptions describe the same drug product (eg, using abbreviations to describe an active ingredient... Drug product descriptions on real-world e-prescriptions exhibit large variation resulting in unnecessary ambiguity and potential patient safety risks....

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Concept normalization, the task of linking phrases in text to concepts in an ontology, is useful for many downstream tasks including relation extraction, information retrieval, etc. We present a gener... The shared task provided 13 609 concept mentions drawn from 100 discharge summaries. We first design a sieve-based system that uses Lucene indices over the training data, Unified Medical Language Syst... Our generate-and-rank system was third of 33 in the competition, outperforming the candidate generator alone (81.66% vs 79.44%) and the previous state of the art (76.35%). During postevaluation, the m... Analysis of the model shows that prioritizing UMLS preferred terms yields better performance, that the UMLS semantic type regularizer results in qualitatively better concept predictions, and that the ... Our generate-and-rank framework for UMLS concept normalization integrates key UMLS features like preferred terms and semantic types with a neural network-based ranking model to accurately link phrases...

Assessing automated product selection success rates in transmissions between electronic prescribing and community pharmacy platforms.

Wrong drug product errors occurring in community pharmacies often originate at the transcription stage. Electronic prescribing and automated product selection are strategies to reduce product selectio... The intake of over 800 e-prescriptions was observed at baseline and after intervention to assess the rate of automated product selection success. A dispensing accuracy audit was performed at baseline ... At baseline, 79.8% of 888 e-prescriptions achieved automated product selection. After the intervention period, 84.5% of 903 e-prescriptions achieved automated product selection (P = .008). Analysis of... Our results suggest that manual product selection by pharmacy personnel is required for a higher than anticipated proportion of e-prescriptions received and filled by community pharmacies, which may p... The question of how to increase automated product selection rates and enhance interoperability between prescriber and community pharmacy platforms warrants further investigation....

Automated Modeling of Clinical Narrative with High Definition Natural Language Processing Using Solor and Analysis Normal Form.

One important concept in informatics is data which meets the principles of Findability, Accessibility, Interoperability and Reusability (FAIR). Standards, such as terminologies (findability), assist w... We used HD-NLP to process 694 clinical narratives prior modeled by human experts into Solor and ANF. We compared HD-NLP output to the expert gold standard for 20% of the sample. Each clinical statemen... 113 (80.7%) correct, 26 (18.6%) incorrect, and 1 error. Inter-rater reliability was 97.5% with Cohen's kappa of 0.948.... The HD-NLP software provides useable complex standards-based representations for important clinical statements designed to drive CDS....