Toward a Common Goal: Improving Safety of Oral Chemotherapy Prescribing Practices at a Jurisdictional Level
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Extending the safety agenda from parenteral to oral chemotherapy was identified as a provincial improvement priority in the 2014-2019 Cancer Care Ontario (CCO) Systemic Treatment Provincial Plan. Elimination of handwritten prescriptions for oral chemotherapy was one of the specific goals and led to a provincial quality improvement (QI) initiative involving systemic treatment facilities across 14 regional cancer programs. METHODS: The initiative was centrally organized by CCO but locally implemented by the regional partners. CCO provided templates and tools, such as preprinted orders (PPOs), project charters, and an evaluation plan, and facilitated cross-jurisdictional knowledge sharing and exchange. Regions had flexibility in determining their local implementation strategies and were responsible for conducting chart audits to evaluate implementation success. Each participating hospital completed 3 audits-at baseline, immediately after implementation (audit 1), and 1 year later (audit 2)-using either a clinic-based or an outpatient pharmacy-based assessment. RESULTS: Thirty-five facilities providing systemic treatment participated. At baseline, the provincial average for the use of computerized physician order entry (CPOE) or PPOs for prescribing oral chemotherapy was 71%. After implementation of the QI initiative, the provincial average for the use of CPOE or PPO increased to 91% at audit 1 and 95% at audit 2. CONCLUSION: Although not all facilities met the goal of 100% CPOE or PPO compliance, the QI initiative led to improvement in safe prescribing practices for oral chemotherapy. A coordinated QI approach between a central decision maker and local partners can be an effective strategy to encourage high-quality cancer care and promote a culture of safety across a jurisdiction.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».