Improving the Quality of Clinical Pharmacy Services: A Process to Identify and Capture High-Value “Quality Actions”
Notice bibliographique
Résumé
Patients are harmed and resources wasted because of underuse, overuse, and misuse of medications and treatments. To improve health services, governments and other key organizations use quality indicators. These indicators improve quality through 2 main mechanisms. First, the process of developing quality indicators allows standards, targets, and priorities to be set. Second, quality indicators are used to retrospectively measure and report various aspects of care, providing a framework that increases accountability, allows benchmarking, and identifies areas for improvement. Despite the widespread use of quality indicators to improve health services, the pharmacy profession has not widely adopted this concept for quality improvement in the clinical realm. We propose that this concept can be used to redesign the delivery of care. As pharmacists, we need to redefine what we need to be doing, find out whether we are doing it, and then use this information to find areas to improve. Pharmacists cannot identify and manage all of the drugrelated problems that patients experience or are at risk of experiencing. Rather, the goal should be to maximize patient benefit with available resources. Pharmacists need to identify those drug-related problems for which management or prevention would result in the greatest benefit for as many patients as possible. In other words, they need to prioritize. In this article, we define a new concept that we call “quality actions” and describe a process to identify high-value quality actions for specific patient populations. Measurement consists of documenting whether or not a quality action has been considered or performed. This system will allow pharmacists to identify, measure, and report what they should be doing, which is fundamental to achieving improvement. BACKGROUND ON QUALITY INDICATORS AND QUALITY IMPROVEMENT
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».