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Enregistrement W2586724517 · doi:10.1200/jco.2012.30.34_suppl.314

How to integrate vital interdisciplinary information in a non-closed-loop system?

2012· article· en· W2586724517 sur OpenAlexaff
Jack T Seki, Dominic Tsang, Diana Incekol, Ian Brandle, Emma Paisley, Roy Lee, Marina Kaufman, Monika K. Krzyzanowska, Vishal Kukreti

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacy and Medical Practices
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationMedicineVital signsWorkaroundDiscontinuationMedical emergencyMedical recordSurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

314 Background: History of hypersensitivity reactions (HSR) must be readily accessible to ensure patient safety while receiving chemotherapy. While documentation of HSR is a routine process, gaps are found in maintaining vital information amongst various stand-alone systems (SAS). Centralized documentation (CD) by frontline nursing staff in the Electronic Patient Record is key to reduce risk. Pharmacists refer to CD for HSR information when processing chemotherapy. We developed and evaluated a technology-based workaround approach as a possible solution to a non-closed-loop system. Methods: An e-clinical point of care documentation tool was designed and built for nursing data collection of HSR details within the Electronic Patient Record. Vital parameters necessary for “complete” HSR documentation were outlined in a cue card, including time of reaction, reaction drug, volume and rate of infusion, management, vital signs and objective symptoms, re-challenge or discontinuation, and patient outcome. This cue card standardizes e-documentation. Pre- and post-system rollout survey was used to gauge effectiveness of CD by nursing and pharmacists. Results: Over a 6-month period, there were 173 HSRs in 11,754 patient visits (1.5%), with variability in collection of vital documentation in relation to roll out of the e-tool. In the pre-CD rollout phase (May 25 to September 12, 2011) 108 HSRs were identified that were documented in multiple locations including an electronic prescribing SAS (86%) and the chemotherapy nursing paper record (77%). In the post-CD phase (April 23 to June 23, 2012) 65 HSRs were identified, 46% of which were documented in CD, 72% in the electronic prescribing SAS, and 85% in paper record. Six of 7 pharmacists (85%) and 7 of 10 nurses (70%) who were surveyed indicated that the new CD documentation process was “effective” or “significantly effective”. Conclusions: As non-fully integrated systems exist in current environments, technology workarounds should be used to “close the loop”. E-Clinical documentation is an upcoming centralized technology solution, which we have used with promising initial adoption results. Formal e-documentation tools can lead to more detailed documentation than current processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,286
Tête enseignante GPT0,599
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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