Profile of Centralization Practices for Preparation of Non-Hazardous Drugs in Quebec Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The preparation of many drugs intended for parenteral administration is centralized in the pharmacy of healthcare institutions. However, no data are available describing the range of drugs with centralized preparation. The objective was to establish a profile of centralization practices for the preparation of non-hazardous drug doses in the pharmacy departments of Quebec healthcare institutions. Methods For this cross-sectional descriptive study, an e-mail survey was distributed in March 2017 to the directors of the pharmacy departments of Quebec healthcare institutions. Respondents were asked to estimate the percentage of parenteral drug doses that were prepared centrally in the pharmacy, the name of each drug prepared this way, the criteria used to select drugs for central preparation, and the barriers to centralizing preparation of drug doses. Only descriptive statistical analyses were performed. Results Of the 30 directors of pharmacy departments invited to participate, 27 (90 %) responded, representing a total of 40 Quebec healthcare facilities. Overall, 232 individual drugs were centrally prepared in one or more of these facilities, for an overall median of 22 drugs per facility (min: 1, max: 101). Conclusions This is the first survey in Quebec and indeed all of Canada to identify the many medications that are centrally prepared in hospital pharmacies. The survey showed that the selection of drugs for central preparation differed widely across facilities. It would be desirable for pharmacy departments in this province to collaborate on standardizing practices for central preparations.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».