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Enregistrement W2916457864 · doi:10.1136/ejhpharm-2018-001775

Review of economic data on closed system transfer drug for preparation and administration of hazardous drugs

2019· review· en· W2916457864 sur OpenAlexaff
Annaelle Soubieux, Cynthia Tanguay, Jean Lachaîne, Jean‐François Bussières

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Hospital Pharmacy · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSafe Handling of Antineoplastic Drugs
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistEconomic evaluationHazardous wasteEconomic analysisMedicineInclusion (mineral)Quality (philosophy)Actuarial scienceOperations managementBusinessMedical emergencyRisk analysis (engineering)EngineeringPsychologyEconomicsWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objectives of this study were to review economic data on the use of closed system drug transfer devices (CSTDs) for preparing and administering hazardous drugs, and to evaluate the quality of data reporting as defined by the Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards (CHEERS). METHODS: All references from a recent Cochrane review about CSTDs were evaluated for inclusion. A literature review was also conducted. Articles containing economic data about the use of CSTDs were retained for analysis. Two researchers independently graded the articles according to the 24-item CHEERS checklist. RESULTS: Of the 138 articles identified initially, 12 were retained for analysis. Nine of these studies did not report acquisition costs or did not detail acquisition costs. Six studies reported economic benefits associated with the used of CSTDs, all related to extending the beyond-use date. The mean number of CHEERS criteria fulfilled by the included articles was 9.2 (SD 2.4). CONCLUSIONS: CSTDs are costly to acquire. However, few studies have examined the economic impact of these devices, and the existing studies are incomplete. As a result, hospitals planning to implement these devices will be unable to make a sound economic evaluation. Robust economic evaluation of CSTDs is needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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