The integration of barcode scanning technology into Canadian public health immunization settings
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».