Implementation of an E-Prescribing Service: Users' Satisfaction and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to measure the attitudes and satisfaction of various stakeholders about an electronic prescribing service (EPS), in order to generate best practice recommendations for further improvement. Relevant stakeholders included physicians from different specialties, pharmacy staff (pharmacists and assistant pharmacists), nurses and outpatients. Participants ( n = 283) were randomly selected from several clinical settings in Muscat, Oman. They were asked to fill out a questionnaire to measure their satisfaction with the EPS, as well as their attitude toward it, both before and after its integration with a computerized hospital information and management system (Al-Shifa). The overall level of satisfaction with the integrated EPS was high. Physicians, pharmacy staff and nurses highly agreed that the EPS reduced prescribing errors and they did not want to go back to the paper-based prescription system. Pharmacy staff and nurses viewed the EPS more positively and were more satisfied with it than were physicians (p < 0.05). It was also found that 74% of patients who responded to the survey were either satisfied or very satisfied with the EPS and preferred it over paper-based prescriptions. In conclusion, the majority of stakeholders were generally satisfied with the current status of the EPS, but they also perceived a few key weaknesses. A total of 12 recommendations were offered to improve the EPS in clinical settings in the Sultanate of Oman.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».