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Enregistrement W2080338198 · doi:10.12927/hcq.2006.18468

Cancer Care Ontario's Computerized Physician Order Entry System: A Province-wide Patient Safety Innovation

2006· article· en· W2080338198 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Greenberg, Sarah Krämer, Vickie Welch, Emily O'Sullivan, Stephen A. Hall

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComputerized physician order entryPatient safetyMedical prescriptionCancerClinical decision support systemHealth careFamily medicineMedical emergencyIntensive care medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than one-third of all women and men in Canada will develop cancer during their lifetimes.Cancer patients typically require complex chemotherapy regimens, specific to their type and stage of disease, to slow or stop cancer cells from growing, multiplying, or spreading to other parts of the body.Despite the complexity of managing medication regimens for cancer patients and the associated risks to patient safety, current medical oncology practice throughout most of Canada is still to use paper-based tools, policies and procedures.To increase patient safety by reducing prescription errors and to offer clinical decision support to medical oncologists across the province, Cancer Care Ontario (CCO) developed and implemented Canada's first, cancer-specific computerized physician order entry (CPOE) system.This e-health innovation is currently in use in 11 cancer centres, and represents the largest ambulatory oncology CPOE implementation in Canada, with a 100% implementation success rate, and greater than 90% physician adoption.This paper describes the critical success factors in the design and implementation of CCO's CPOE system, including Webbased training and ease of administration to maximize physician adoption, incorporating point-of-care access to clinical practice guidelines into the tool, and the use of CPOE data to monitor and increase access to anti-cancer drugs and patient safety. Cancer Treatment: Prime Candidate for a CPOE SolutionWhen it comes to medication safety, few diseases pose as big a challenge as cancer.Cancer encompasses over one hundred distinct diseases, and roughly half of all cancer patients will require chemotherapy in the course of treatment.A regimen of chemotherapy may be prescribed to destroy cancer cells, slow or control the growth and spread of a tumour, or relieve symptoms and improve a patient's quality of life.Chemotherapy is inherently toxic to cells and can cause a host of moderate to severe side effects.Since much of chemotherapy is infused intravenously, where the impact on the body is rapid and direct, there is little room for error, particularly in dosing.This is all the more important as cancer patients are likely to receive repeated infusions over time.To be both safe and effective, these regimens must be carefully tailored to the patient.If a dose is too low, it will not be strong enough to attack cancer cells; if too high, it could prove intolerable or even fatal.Determining a safe and effective chemotherapy regimen is dependent on a patient's type of cancer; the size, spread and genetic expression of the tumour; the patient's age, body surface area (calculated from their height and weight), medication allergies and general health status; and other factors.Factors affecting the appropriateness of a given regimen include the intent of treatment (curative or palliative); the right medications; dosing schedule, and timing of treatment relative to surgery and radia- Cancer Care Ontario's Computerized Physician Order Entry System: A Province-wide Patient Safety Innovation

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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