Evaluation of a medication order writing standards policy in a regional health authority
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Winnipeg Regional Health Authority (WRHA) implemented a medication order writing standards (MOWS) policy (including banned abbreviations) to improve patient safety. Widespread educational campaigns and direct prescriber feedback were implemented. METHODS: We audited orders within the WRHA from 2005 to 2009 and surveyed all WRHA staff in 2011 about the policy and suggestions for improving education and compliance. RESULTS: Overall, orders containing banned abbreviations, acronyms or symbols numbered 2261/8565 (26.4%) preimplementation. After WRHA-wide didactic education, the proportion declined to 1358/5461 (24.9%) (p = 0.043) and then, with targeted prescriber feedback, to 1186/6198 (19.1%) (p < 0.0001). A survey of 723 employees showed frequent violations of the MOWS, despite widespread knowledge of the policy. Respondents supported ongoing efforts to enforce the policy within the WRHA. Nonprescribers were significantly more likely than prescribers to agree with statements regarding enhancing compliance by defining prescriber/transcriber responsibilities and placing sanctions on noncompliant prescribers. DISCUSSION: Education, raising general awareness and targeted feedback to prescribers alone are insufficient to ensure compliance with MOWS policies. WRHA staff supported ongoing communication, improved tools such as compliant preprinted orders and reporting and feedback about medication incidents. A surprising number of respondents supported placing sanctions on noncompliant prescribers. CONCLUSION: Serial audits and targeted interventions such as direct prescriber feedback improve prescription quality in inpatient hospital settings. Education plus direct prescriber feedback had a greater impact than education alone on improving compliance with a MOWS policy. Future efforts at the WRHA to improve compliance will require an expanded focus on incentives, resources and development of action plans that involve all affected staff, not just prescribers. Plans include continued advertising, MOWS summaries in all charts, all-staff education, reminders and exploration of sustainable interventions for targeted feedback for prescribers.
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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 | 0,121 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».