Financial Impact of Cancer Drug Wastage and Potential Cost Savings From Mitigation Strategies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cancer drug wastage occurs when a parenteral drug within a fixed vial is not administered fully to a patient. This study investigated the extent of drug wastage, the financial impact on the hospital budget, and the cost savings associated with current mitigation strategies. METHODS: We conducted a cross-sectional study in three University of Toronto-affiliated hospitals of various sizes. We recorded the actual amount of drug wasted over a 2-week period while using current mitigation strategies. Single-dose vial cancer drugs with the highest wastage potentials were identified (14 drugs). To calculate the hypothetical drug wastage with no mitigation strategies, we determined how many vials of drugs would be needed to fill a single prescription. RESULTS: The total drug costs over the 2 weeks ranged from $50,257 to $716,983 in the three institutions. With existing mitigation strategies, the actual drug wastage over the 2 weeks ranged from $928 to $5,472, which was approximately 1% to 2% of the total drug costs. In the hypothetical model with no mitigation strategies implemented, the projected drug cost wastage would have been $11,232 to $149,131, which accounted for 16% to 18% of the total drug costs. As a result, the potential annual savings while using current mitigation strategies range from 15% to 17%. CONCLUSION: The financial impact of drug wastage is substantial. Mitigation strategies lead to substantial cost savings, with the opportunity to reinvest those savings. More research is needed to determine the appropriate methods to minimize risk to patients while using the cost-saving mitigation strategies.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».