Management of the General Process of Parenteral Nutrition Using mHealth Technologies: Evaluation and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Any system applied to the control of parenteral nutrition (PN) ought to prove that the process meets the established requirements and include a repository of records to allow evaluation of the information about PN processes at any time. OBJECTIVE: The goal of the research was to evaluate the mobile health (mHealth) app and validate its effectiveness in monitoring the management of the PN process. METHODS: We studied the evaluation and validation of the general process of PN using an mHealth app. The units of analysis were the PN bags prepared and administered at the Son Espases University Hospital, Palma, Spain, from June 1 to September 6, 2016. For the evaluation of the app, we used the Poststudy System Usability Questionnaire and subsequent analysis with the Cronbach alpha coefficient. Validation was performed by checking the compliance of control for all operations on each of the stages (validation and transcription of the prescription, preparation, conservation, and administration) and by monitoring the operative control points and critical control points. RESULTS: The results obtained from 387 bags were analyzed, with 30 interruptions of administration. The fulfillment of stages was 100%, including noncritical nonconformities in the storage control. The average deviation in the weight of the bags was less than 5%, and the infusion time did not present deviations greater than 1 hour. CONCLUSIONS: The developed app successfully passed the evaluation and validation tests and was implemented to perform the monitoring procedures for the overall PN process. A new mobile solution to manage the quality and traceability of sensitive medicines such as blood-derivative drugs and hazardous drugs derived from this project is currently being deployed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».