Narrative review: status of key performance indicators in contemporary hospital pharmacy practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The aim of this review was to explore the status of key performance indicators ( KPIs ) in Australian hospital pharmacy practice. Data sources For this narrative review, databases ( MEDLINE , PubMed and EBSCO ) were searched for relevant publications within the period from April 1980 to April 2014 using the following search terms: hospital pharmacy, key performance indicators, performance measures, clinical indicators and benchmarking. The inclusion criteria were as follows: full text papers (papers only available as abstracts were discarded) and English language. Reference lists of selected papers were also searched to identify additional literature. Results While there are established competencies, standards and quality use of medicines ( QUM ) indicators for hospital pharmacy in Australia, there are no standardised KPIs relating to the performance and practice of hospital pharmacy. International research has demonstrated that KPIs are valuable tools for measuring pharmacy performance; the need for KPIs is highlighted in research from the UK , USA , Canada, New Zealand and Australia. Particular challenges associated with KPI implementation include: the need for relevance to all stakeholders; difficulties in measuring pharmacists’ activities due to the inherent nature of their work; lack of resources for data collection; limited understanding of KPIs ; and negative attitudes toward KPIs by some pharmacists. Conclusion Before nationally standardised KPIs are introduced into Australian hospital pharmacy practice, attention must be paid to developing relevant measures through careful consultation with all relevant stakeholders, including pharmacists themselves. KPIs should provide relevant results, be easy to measure and highlight the value of hospital pharmacy services in a resource‐friendly manner.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».