Gestion des rappels et des retraits de médicaments en établissement de santé
Notice bibliographique
Résumé
Resume Objectif : L’objectif de cet article est de decrire une demarche de mise a niveau de la gestion des retraits de lots de medicaments en etablissement de sante. Mise en contexte : La gestion des retraits de lots de medicaments est generalement manuelle et comporte plusieurs obstacles. Une bonne comprehension des obligations legales et professionnelles et une analyse de la situation peuvent aider a la mise en place d’une gestion plus structuree. Conclusion : Il existe peu de publications sur la gestion des retraits de lots de medicaments en etablissement de sante. Cet article propose une demarche structuree menant a la gestion en ligne des retraits et a l’interface de la base de donnees des retraits de medicaments avec les outils cliniques. Abstract Objective: The purpose of this article is to describe an approach to updating the management of recalled batches of medication in healthcare centers. Context : Management of recalled batches of medication is generally done manually and involves several obstacles. A good understanding of legal and professional obligations as well as an analysis of the situation can help establish a structured management approach. Conclusion : Very few publications address the management of recalled batches of medication in healthcare centers. This article proposes a structured approach leading to online management of recalled medication interfacing with a database of recalled medication and clinical tools. Key Words : Recall, medication, Health Canada.
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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 | 0,015 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».