A Comprehensive Procurement Process for Medical Device Acquisition
Notice bibliographique
Résumé
Traditional Request for Proposal (RFP) projects involve Biomedical Engineering (BME) focusing on the evaluation of technical specifications and service support considerations. In a recent RFP in Vancouver, Capital Procurement empowered BME to manage the extensive regional purchase of epidural pumps and their accessories. A comprehensive evaluation committee included and engaged all key stakeholders from Anaesthesiology, Nursing, Pharmacy, Supply Chain, BME and a Human Factors Specialist. The result of the evaluation was the successful selection of an epidural infusion pump based on patient safety and clinical consideration. The fast‐paced project, driven by the impending obsolescence of the existing Epidural pump system, aimed to improve on the patient safety of epidural infusions with the procurement of “smart pump” technology. The evaluation process incorporated safety requirements in the RFP, a heuristic evaluation of all proposed pumps, an enhanced technical evaluation, cognitive walkthroughs with clinical users, and a comprehensive usability study in parallel with real‐time clinical evaluations. The primary focus of the evaluation process was to understand the clinical and technical workflows to isolate deficiencies and the potential for error. The implementation process required the review of the physician order sets and medication labeling practices in Pharmacy to consistently present medication information. The pumps were programmed using a drug error reduction system to mirror the order sets and labels to simplify user interaction for increased safety. This abstract illustrates that a comprehensive evaluation team for medical device acquisitions can have far‐reaching benefits that improve patient safety and system efficiencies in the entire organization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».