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Enregistrement W2806892001 · doi:10.1200/jop.17.00064

Improving the Safety and Quality of Systemic Treatment Regimens in Computerized Prescriber Order Entry Systems

2018· review· en· W2806892001 sur OpenAlexafffund
Andrea Crespo, Erin Redwood, Kathy Vu, Vishal Kukreti

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Practice · 2018
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesCancer Care OntarioAmerican Society of Clinical Oncology
Mots-clésMedicineHarmRegimenPatient safetyQuality managementMultidisciplinary approachMedical emergencyIntensive care medicineFamily medicineOperations managementInternal medicineHealth careManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Systemic treatment (ST) computerized prescriber order entry (CPOE) and preprinted orders (PPO) are proven to reduce errors. There is no known guidance in oncology to facilitate high-quality, accurate regimen development and review; hence, this was identified as a system-wide gap. This provincial initiative aimed to improve the quality of oncology regimens through a comprehensive review of systemic treatment (ST) regimens and the development of standards. METHODS: A system-wide analysis of all active regimens (both CPOE and PPO) to ensure they were built as intended was conducted in 2015. Thirty-five hospitals (on behalf of 75 treatment facilities) were asked to report any unintentional discrepancies and details of the maintenance review process. Discrepancies were compiled, categorized, and analyzed for potential to cause harm. In addition, a multidisciplinary expert working group was formed to create best practice recommendations. RESULTS: The review yielded a 94% response rate and took a total of 18 months to complete (70% completed within 9 months). The average number of regimens reviewed was 336 (range, 15 to 700; n = 9). Unintentional discrepancies were reported by nine hospitals (27%). A total of 369 discrepancies were reported (average, 55 per hospital), and 28 were deemed to have a moderate potential for harm. Only two hospitals (6%) had an established maintenance process; now, all have standard processes for review. Consensus-based recommendations for ST-CPOE and PPO regimen development and maintenance were developed. CONCLUSION: The review identified unintentional discrepancies and, because of the potential for patient harm, corrective action has been taken. Identified discrepancies have been amended, and standard regimen development and maintenance review processes are now implemented system-wide to improve the quality and safety of systemic treatment delivery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,114
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,343
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1140,343
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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