Development and Initial Evaluation of a Software-Based Clinical Workload Measurement System for Pharmacists
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: Implementation of a new pharmacy computer system allowed the creation of a workload measurement system that focused on pharmacists’ direct patient care activities. Objective: To describe a workload and outcomes measurement system that was developed within Meditech software and to document its use in a community hospital. Methods: A numeric system was developed for recording pharmacists’ workload when documenting interventions in patients’ medical records. Interventions were categorized according to the nature of the drug-related problem, the anticipated patient outcome, and acceptance of the intervention by the prescriber. Pharmacists’ clinical interventions were quantified over a 6-month period. Results: Fourteen pharmacists tabulated a total of 2645 interventions over the period January to June 2006. The mean number of interventions per pharmacist per clinical shift (± standard deviation) was 4.6 ± 3.4. A broad range of drug-related problems was identified. For every intervention, a mean of 1.4 clinical, 0.8 humanistic, and 0.1 economic outcomes were recorded. Only 3.2% of the pharmacists’ recommendations had been rejected by prescribers at the time of documentation. Conclusions: Numerous drug-related problems were identified by pharmacists, with various anticipated outcomes. Most of the interventions proposed by pharmacists were accepted by the prescribers. The workload measurement system allowed pharmacists to document their clinical activities and the anticipated outcomes of their interventions. RESUME Historique : La mise en place d’un nouveau systeme informatique de pharmacie a permis de creer un systeme de mesure de la charge de travail des pharmaciens, principalement axe sur leurs interventions de soins directs aux patients. Objectif : Decrire le systeme de mesure de la charge de travail et des resultats developpe a partir du progiciel Meditech et documenter son utilisation dans un hopital communautaire. Methodes : Un systeme numerique a ete elabore pour enregistrer la charge de travail des pharmaciens parallelement a la consignation des interventions dans les dossiers medicaux des patients. Les interventions ont ete categorisees selon la nature du probleme relie a la pharmacotherapie, le resultat therapeutique escompte, et l’acceptation de l’intervention par le prescripteur. Les interventions cliniques des pharmaciens ont ete quantifiees sur une periode de six mois. Resultats : En tout, 2645 interventions realisees par 14 pharmaciens ont ete recensees pour la periode allant de janvier a juin 2006. Le nombre moyen d’interventions par pharmacien et par quart de travail (± l’ecart-type) etait de 4,6 ± 3,4. Un large eventail de problemes relies a la pharmacotherapie ont ete deceles. Pour chaque intervention, on a recense 1,4 resultat sur le plan clinique, 0,8 sur le plan humain et 0,1 sur le plan economique. Seulement 3,2 % des recommandations des pharmaciens avaient ete rejetees par les prescripteurs au moment de la consignation. Conclusions : De nombreux problemes relies a la pharmacotherapie avec des resultats therapeutiques escomptes varies ont ete deceles par les pharmaciens. La plupart des interventions proposees par les pharmaciens ont ete acceptees par les prescripteurs. Ce systeme de mesure de la charge de travail a permis aux pharmaciens de consigner leurs activites cliniques et les resultats escomptes de leurs interventions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».