Evaluating an Oncology Systemic Therapy Computerized Physician Order Entry System Using International Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Chemotherapy is prone to medication error resulting from complexities in ordering and administration. Computerized physician order entry (CPOE) has been established as an important tool to minimize such errors and hence improve patient safety. As a leading Canadian advisory body in oncology, Cancer Care Ontario (CCO) has been a champion in developing and implementing its own cancer systemic therapy CPOE, the Oncology Patient Information System (OPIS). This article reviews and consolidates principles for oncology CPOE systems as found in the literature and in guidelines created by three international oncology organizations (American Society of Clinical Oncology, Clinical Oncological Society of Australia, and CCO). It then evaluates OPIS by these standards and provides a working example of what a cancer CPOE system should look like. This document can therefore be used as a framework to help develop and evaluate cancer CPOE platforms in different national settings. As end users, oncologists are considered key stakeholders in developing such systems and thus should be well informed about CPOE principles to help make decisions on the appropriate implementation of these platforms in their local practice settings. In addition, oncologists are also important champions for the successful uptake of oncology CPOE platforms and would benefit from a better understanding of whether proposed or existing local CPOE systems meet established standards.
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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 | 0,035 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».