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Enregistrement W2134728917 · doi:10.1109/wsc.2003.1261650

Redesigning the medication ordering, dispensing, and administration process in an acute care academic health sciences centre

2004· article· en· W2134728917 sur OpenAlexaff
Courtney Wong, Gene E Geiger, Yaron D. Derman, Carolyn R. Busby, Michael Carter

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversity of TorontoWomen's College HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProcess (computing)Health careAcute careReduction (mathematics)Medical emergencyPatient careAdministration (probate law)Patient safetyHealth care deliveryEmergency medicineIntensive care medicineComputer scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two simulation models have been built to quantify the advantages of an electronic medication ordering, dispensing and administration process compared with the current manual process at an acute care academic health sciences centre. The first model represents the current manual system, and has been validated against observed data. The second model represents the proposed electronic medication ordering, dispensing and administration system. The results show that there is a potential to significantly reduce the overall turnaround time (from the initiation of the order to the delivery of the medication to the wards) from 256 minutes to less than 123 minutes, a reduction in the pharmacokinetic failures from 16.3% to less than 5.7%, and a reduction in tight failures from 65.5% to less than 14.5%; thus improving the rate of first doses of medications that are delivered in time to be administered.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,398 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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