Use of Health-Record Abstracting to Document Pharmaceutical Care Activities
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives: The purpose of this study was to develop a system of pharmacy documentation and information retrieval that would avoid duplication of information and result in accurate workload measurements. This pilot project assessed the resources needed to implement the system throughout the Royal Columbian Hospital, New Westminster, British Columbia. Methods: Two pharmacists, working in the Coronary Care Unit, documented drug-related problems directly in the patient health-care record and coded each note with the following information: a number representing the pharmacist, the ward where the note was written, and the type of drug-related problem. The Health Records Department, upon abstracting the health-care record, retrieved and reported this information. Duplicate records were kept in the Pharmacy Department for audit purposes. Results: Reports generated by the Health Records Department included the number and types of notes written, classified by both patient and pharmacist. The information reported by the Health Records Department was more accurate than the information reported by the Pharmacy Department. It was calculated that the future cost of implementing this system throughout the entire institution would be 0.08 full-time equivalents. Conclusions: This project demonstrated that when pharmacists document drug-related problems directly into the patient health-care record, the information can be accurately retrieved and reported by the Health Records Department. RESUME Objectifs : Le but de cette etude etait de mettre sur pied un systeme de recherche documentaire et d’information pharmaceutiques qui eliminerait la duplication de l’information et permettrait de mesurer precisement la charge de travail. Ce projet pilote a evalue les ressources necessaires a la mise en oeuvre de ce systeme a la grandeur du Royal Columbian Hospital, a New Westminster, en Colombie-Britannique. Methode : Deux pharmaciens travaillant a l’Unite de soins coronariens ont documente les problemes pharmacotherapeutiques directement dans le dossier medical des patients et ont assigne un code a chaque note portee au dossier avec l’information suivante : un numero representant le pharmacien, le service ou la note a ete redigee, et le type de probleme pharmacotherapeutique. Le Service des dossiers medicaux, apres avoir depouille les dossiers, a recupere l’information puis en a redige un rapport. Des doubles ont ete conserves au Service de pharmacie aux fins de verification. Resultats : Les rapports rediges par le Service des dossiers medicaux comprenaient le numbre et le type de notes classees a la fois par patient et par pharmacien. L’information presentee par le Service des dossiers medicaux etait plus precise que celle consignee par le Service de pharmacie. On a calcule qu’il en couterait 0,08 equivalent temps plein pour mettre en oeuvre ce systeme a la grandeur de l’etablissement. Conclusions : Ce projet a montre que lorsque les pharmaciens documentaient les problemes pharmacotherapeutiques directement dans le dossier medical du patient, le Service des dossiers medicaux pouvait de facon precise en extraire l’information et en rediger un rapport.
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 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 | 0,017 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».