L’implantation de l’approche Lean : le cas de la pharmacie de l’Hôpital Fleurimont au Centre hospitalier universitaire de Sherbrooke
Notice bibliographique
Résumé
Resume Introduction : Depuis une dizaine d’annees, on constate un interet grandissant de la part des etablissements de sante pour l’approche Lean . Cet article decrit un projet d’amelioration du temps de preparation des ordonnances au departement de pharmacie de l’Hopital Fleurimont du Centre hospitalier universitaire de Sherbrooke. Description de la problematique : Alors que le personnel de la pharmacie traitait plus de 448 280 ordonnances dans le courant de l’annee 2003-2004, ce chiffre s’elevait a environ 598 135 en 2008-2009, soit une augmentation de pres de 34 % contre seulement 5 % d’effectifs supplementaires. Resolution de la problematique : Au cours de l’annee 2008, un comite de travail a ete forme a l’initiative de la direction de la pharmacie pour discuter des recommandations deposees par un consultant, dont l’une d’entre elles proposait la revision du processus de traitement des ordonnances a la pharmacie. Le projet a demarre en septembre 2008 pour se terminer officiellement en mai 2009. Le comite de travail s’est reuni a 19 occasions pour un total de 45 heures en ayant recours aux methodes et aux outils Lean (p. ex. cartographie des processus, diagrammes a ficelles, loi de Pareto et controles visuels, standardisation, cellule de travail, etc.). Des exemples et des mesures de resultats ont servi a la verification des retombees de l’usage de ces outils sur le traitement des ordonnances de medicaments. Conclusion : Dans un reseau de la sante ou les ressources se font rares, le Lean permet des gains significatifs et durables tout en reduisant les investissements. Ainsi, avec des investissements d’environ huit mille dollars, le Centre hospitalier universitaire de Sherbrooke a pu reduire de 35 % le delai de traitement des ordonnances par le personnel du departement de pharmacie de l’Hopital Fleurimont tout en ameliorant significativement le climat de travail. Abstract Introduction: Over the past 10 years, healthcare establishments have shown an increasing interest in the Lean method. This article describes a project in which prescription preparation time was improved at the Fleurimont Hospital site of the Centre hospitalier universitaire de Sherbrooke . Problem description: Although pharmacy personnel evaluated more than 448 280 prescriptions during 2003–2004, this was increased by nearly 34% to 598 135 in 2008–2009 with an increase in additional staff of only 5%. Problem resolution: In 2008, under the initiative of pharmacy management, a task force was formed to discuss the recommendations made by a consultant, one recommendation being the revision of the prescription management process at the pharmacy. The project started in September of 2008 and was officially finished in May of 2009. Using the Lean method and associated tools (process maps, flow charts, Pareto’s law and visual aids, standardization, workgroups, etc), the taskforce met 19 times for a total of 45 hours. Examples and outcome measures were used to evaluate the impact on prescription management of using these tools. Conclusion: In a healthcare system with limited resources, the Lean method allowed significant and sustainable gains while reducing investments. Also, with an investment of approximately $8000, the Centre hospitalier universitaire de Sherbrooke reduced by 35% the delay in prescription evaluation by personnel of the pharmacy department of the Fleurimont Hospital, this while significantly improving working conditions. Key words: medication circuit, distribution, Lean
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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 | 0,020 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».