Impact of Computerized Provider Order Entry Systems on hospital staff pharmacist workflow productivity: A three site comparative analysis based on level of CPOE implementation
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Computerized Provider Order Entry (CPOE) is a system that enables physicians to send medication orders electronically rather than physically writing out the order. CPOE can reduce handwriting and transcription related medication errors and has been a major implementation goal for health systems. The objective of this study was to quantify and examine differences seen in the workflow of pharmacists at hospitals, with different levels of CPOE implementation.Methods: An observational, prospective time and motion study was conducted among three hospitals within the same health system: one classified as a non-CPOE system, one as short-term CPOE, and one as long-term CPOE. Pharmacists were observed in one-hour blocks, in which a data instrument was used to record 38 different tasks, which were grouped into four activities: clinical, distributive, administrative, and miscellaneous. The distributive category was further divided into three sub-categories. The average time associated with performing activities across the three hospitals was compared by descriptive and comparative analyses using ANOVAs and the post-hoc Tukey’s range test.Results: A total of 252 hours were collected and 235 met the inclusion criteria. The significant differences in time spent on task categories among hospitals were as follows: Non-CPOE vs. short term CPOE vs. long-term CPOE (mean ± SD in min/h) clinical tasks: (6.55 ± 6.40) vs. (4.95 ± 4.15) vs. (3.79 ± 4.91), respectively, (p < .05); order entry tasks: (29.62 ± 11.24) vs. (17.44 ± 10.73) vs. (10.27 ± 8.88) respectively, (p < .05); order verification tasks: (0.88 ± 1.77) vs. (13.93 ± 8.50) vs. (16.60 ± 9.63) respectively, (p < .05); other distributive tasks: (13.60 ± 10.04) vs. (15.86 ± 8.38) vs. (19.66 ± 8.42) respectively, (p < .05); and miscellaneous: (3.78 ± 4.64) vs. (1.54 ± 3.20) vs. (2.23 ± 3.51) respectively, (p < .05).Conclusions: The presence of a CPOE system could affect pharmacists’ workflow and time allotment on different types of pharmacy activities. Further, the time spent on certain activities was associated with the amount of time the CPOE system was implemented.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».