Physician order entry: a mixed blessing to pharmacy?
Notice bibliographique
Résumé
Objective. The Alberta Cancer Board (ACB) Pharmacy conducted a timing study to determine how electronic prescription ordering impacts the workload in pharmacy in comparison to the current paper system. The objective was to compare the mean time required to review orders generated by an electronic physician order entry system to the existing paper method, and to determine whether such an implementation would decrease pharmacist intervention rates. Methods. Self-reporting and measurement by stopwatch timing were used to record the timing data on the prescription order review process on all outpatient parenteral chemotherapy orders for adults handled within the ACB’s two main tertiary centres for the month of June. The primary endpoint measured was mean pharmacist order review time for manual and electronic orders. The secondary endpoint measured was pharmacist intervention rate for manual and electronic orders. Results. Among all 836 chemotherapy orders reviewed, the mean pharmacist order review time was increased by 5.15 min with the implementation of an electronic order entry system. A total of 62 pharmacist interventions were recorded in the study. The pharmacist intervention rate was 7.14% for the electronic orders and 7.47% for the manual paper orders. Conclusions. The study showed that the implementation of an electronic physician order entry system has significant impacts on pharmacy workload without providing significant reductions in pharmacist intervention rates.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».