Evaluating the implementation of computerized prescriber order entry (CPOE) for systemic treatment (ST) in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
54 Background: A successful effort was led in Ontario to increase ST CPOE adoption from 73% to 92% to support safety of patients receiving complex systemic treatment. This work included implementation at 19 hospitals from 2011-2013. The implementation process included identification of multidisciplinary team champions, baseline workflow analysis and development of a future desired state. Findings from this project’s benefits evaluation are presented. Methods: Each hospital was required to collect pre and post implementation measurements for medication errors, transcription errors and order clarity/completeness. Six months post implementation, a semi-structured telephone interview was conducted with representative hospitals (9/19) to obtain qualitative feedback on how implementation impacted workflow, inter-professional practice and workload. Results: Hospitals that implemented showed: 1) decrease in overall medication error rates. 2) decrease in transcription error rates and 3) decrease in number of unclear or incomplete orders. Qualitative feedback from hospital leads indicated that the “future desired” workflow was achieved by all. Most hospital respondents indicated that clarity of inter-professional communication regarding orders improved and in most cases overall workload did not increase. Conclusions: The findings reinforce the benefit associated with implementation of ST CPOE in outpatient settings. Lessons learned in Ontario can be leveraged to support successful implementation of ST CPOE in other jurisdictions. Critical implementation success factors included: 1) leadership and multi-disciplinary involvement; 2) provision of funding and cost sharing; 3) facilitation of process improvement through established methodologies, 4) knowledge transfer and peer group led education and training sessions. [Table: see text]
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».