020 Best Practices and Performance Measures for Systemic Treatment Perscriber Order Entry Systems (STCPOE) in Chemotherapy Delivery
Notice bibliographique
Résumé
Background While information technology (IT) has the potential to improve the quality and safety of patient care, solutions such as computerised physician order entry (CPOE) are often designed and executed without end-user involvement and lack performance measures for monitoring quality and impact. To address this gap, an evidence based guideline for systemic treatment (ST) CPOE was developed incorporating both clinical and technological best practices. Performance measures for monitoring clinical impacts and system functionality were also developed. Context The ST CPOE guideline was developed by a panel of physicians, nurses, pharmacists, IT specialists and human factors experts. Two Expert Panels (i.e. Clinical and Technology) were convened, to review and provide feedback on guideline content. Description of Best Practice The guideline contains two distinct yet interconnected parts: clinical practice (e.g. error prevention, utilisation, clinical decision support), and technology requirements (e.g. usability, system integration, effective alerts). Also included are evidence based indicators to support the evaluation of ST CPOE systems and indicators reflecting clinician practice and patient outcomes. Quality monitoring of ST CPOE utilisation reveal that 75.5% of all chemotherapy visits are being supported by an ST CPOE system. A provincial evaluation of existing ST CPOE systems against the technology best practices is currently underway. Lessons for Guideline Developers, Adaptors, Implementers, and/or Users This innovative guideline focuses on clinical practice driving IT solutions, not the other way around. A priori commitment to indicator development allowed for expanding beyond describing best practices to including indicators for monitoring progress toward achieving best practice, thus increasing relevance and uptake by end users.
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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 | 0,112 | 0,295 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».