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Enregistrement W2045996609 · doi:10.1016/j.vaccine.2013.11.015

The integration of barcode scanning technology into Canadian public health immunization settings

2013· article· en· W2045996609 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer Pereira, Susan Quach, Jemila S. Hamid, Sherman Quan, Amanda Jane Diniz, Robert Van Exan, Jeffrey Malawski, Michael Finkelstein, Salim Samanani, Jeffrey C. Kwong

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity Health NetworkUniversity of TorontoPublic Health OntarioSanofi (Canada)Toronto Public HealthPublic Health Agency of CanadaMerck Canada Inc. (Canada)Trillium Health CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Agency of CanadaHealth Research Board
Mots-clésBarcodeVialMedicineImmunizationAuditRoutine immunizationData collectionPublic healthFamily medicineBusinessNursingImmunologyStatisticsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As part of a series of feasibility studies following the development of Canadian vaccine barcode standards, we compared barcode scanning with manual methods for entering vaccine data into electronic client immunization records in public health settings. METHODS: Two software vendors incorporated barcode scanning functionality into their systems so that Algoma Public Health (APH) in Ontario and four First Nations (FN) communities in Alberta could participate in our study. We compared the recording of client immunization data (vaccine name, lot number, expiry date) using barcode scanning of vaccine vials vs. pre-existing methods of entering vaccine information into the systems. We employed time and motion methodology to evaluate time required for data recording, record audits to assess data quality, and qualitative analysis of immunization staff interviews to gauge user perceptions. RESULTS: We conducted both studies between July and November 2012, with 628 (282 barcoded) vials processed for the APH study, and 749 (408 barcoded) vials for the study in FN communities. Barcode scanning led to significantly fewer immunization record errors than using drop-down menus (APH study: 0% vs. 1.7%; p=0.04) or typing in vaccine data (FN study: 0% vs. 5.6%; p<0.001). There was no significant difference in time to enter vaccine data between scanning and using drop-down menus (27.6s vs. 26.3s; p=0.39), but scanning was significantly faster than typing data into the record (30.3s vs. 41.3s; p<0.001). Seventeen immunization nurses were interviewed; all noted improved record accuracy with scanning, but the majority felt that a more sensitive scanner was needed to reduce the occasional failures to read the 2D barcodes on some vaccines. CONCLUSION: Entering vaccine data into immunization records through barcode scanning led to improved data quality, and was generally well received. Further work is needed to improve barcode readability, particularly for unit-dose vials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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