Development of Clinical Pharmacy Key Performance Indicators for Hospital Pharmacists Using a Modified Delphi Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Key performance indicators (KPIs) are quantifiable measures of quality. There are no published, systematically derived clinical pharmacy KPIs (cpKPIs). OBJECTIVE: A group of hospital pharmacists aimed to develop national cpKPIs to advance clinical pharmacy practice and improve patient care. METHODS: A cpKPI working group established a cpKPI definition, 8 evidence-derived cpKPI critical activity areas, 26 candidate cpKPIs, and 11 cpKPI ideal attributes in addition to 1 overall consensus criterion. Twenty-six clinical pharmacists and hospital pharmacy leaders participated in an internet-based 3-round modified Delphi survey. Panelists rated 26 candidate cpKPIs using 11 cpKPI ideal attributes and 1 overall consensus criterion on a 9-point Likert scale. A meeting was facilitated between rounds 2 and 3 to debate the merits and wording of candidate cpKPIs. Consensus was reached if 75% or more of panelists assigned a score of 7 to 9 on the consensus criterion during the third Delphi round. RESULTS: All panelists completed the 3 Delphi rounds, and 25/26 (96%) attended the meeting. Eight candidate cpKPIs met the consensus definition: (1) performing admission medication reconciliation (including best-possible medication history), (2) participating in interprofessional patient care rounds, (3) completing pharmaceutical care plans, (4) resolving drug therapy problems, (5) providing in-person disease and medication education to patients, (6) providing discharge patient medication education, (7) performing discharge medication reconciliation, and (8) providing bundled, proactive direct patient care activities. CONCLUSIONS: A Delphi panel of hospital pharmacists was successful in determining 8 consensus cpKPIs. Measurement and assessment of these cpKPIs will serve to advance clinical pharmacy practice and improve patient care.
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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 | 0,141 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».