Optimizing the Use of Automated Dispensing Cabinets
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION According to the Hospital Pharmacy in Canada annual report for 2005/2006,1 32% of respondents to a survey of Canadian hospitals with at least 100 beds reported use of automated dispensing cabinets, an increase from only 20% in a similar survey conducted 2 years earlier.2 The automated dispensing cabinet is one of many technologies that may be implemented as hospitals and other health care organizations work toward computerization and automation of medication-use systems. These units can be simple to operate, but a full understanding of the potential risks associated with their use is crucial to avoiding unforeseen sources of error. Implementation and management of automated dispensing cabinets requires an interdisciplinary approach, and pharmacists’ contributions to the team are key. Those responsibilities include implementing, as part of the pharmaceutical care process, various practices to ensure safe outcomes, as well as medication distribution and related operational procedures. Guidance on the appropriate use of automated dispensing cabinets is available through a variety of sources, including the Institute for Safe Medication Practices (ISMP) in the United States3 and the American Society of Health-System Pharmacists.4 The current article, much of which is excerpted, with permission, from a recent issue of the ISMP Canada Safety Bulletin,5 highlights commonly encountered challenges and provides strategies for optimizing the use of automated dispensing cabinets.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».