Regulatory Authority Approaches to Deploying Quality Improvement Standards to Community Pharmacies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Continuous quality improvement (CQI) programs provide an effective means to improve the safety and quality of community pharmacy practice. The role of formal support processes in ensuring the success of these CQI programs is explored in this research using the SafetyNET-Rx project. OBJECTIVE: The primary objectives of this research were to determine how knowledge of, and confidence in, mandated CQI standards differs among pharmacies with access to formal support mechanisms and those without and the challenges faced by both. METHODS: A survey questionnaire was mailed to 179 community pharmacies in Nova Scotia, Canada, in spring 2011. Quantitative results were analyzed using the Mann-Whitney U test for nonparametric data. Qualitative open-ended responses were analyzed using content analysis. RESULTS: Performing the Mann-Whitney U test indicated that a number of differences exist between the 2 groups with respect to: (1) staff knowledge of reporting quality-related events (QREs) to an anonymous database; (2) conducting annual pharmacy safety self-assessments; (3) confidence in meeting these 2 elements; and (4) documenting changes to address QREs. A number of challenges were identified by respondents through the open-ended questions. CONCLUSIONS: This research highlights the value of the active provision of formal support when developing standards related to quality improvement.
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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 | 0,194 | 0,278 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,015 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».