Notice bibliographique
Résumé
Objective:To standardize drug return in the medical treatment area and to reduce the rate of drug return after leaving the dispensary counter,so as to ensure the quality control of drugs.Methods:The process of drug return was standardized and optimized in the inpatient dispensary of Changhai Hospital,Second Military Medical University.The status of drug return before optimization(in the first quarter of 2012)and after optimization(in the first quarter of 2013)was investigated and compared accordingly.Results:In the first quarter of 2012,there were 2 466drug returns(0.9%),of which 592(24.0%) were the returns before leaving the counter,and 1 874(76.0%)were the returns after leaving the counter.In the first quarter of 2013,there were altogether 1 282drug returns(0.8%),of which 607(47.3%)were the returns before leaving the counter,and 675(52.7%)were the returns after leaving the counter.Chi-square test indicated that significant differences could be noted in the number of drug returns(both the drug returns before leaving the counter and the drug returns after leaving the counter),when the number of drug returns in the first quarter of 2012was compared with that in the first quarter of 2013(P0.01).Conclusion:Process management used in the drug return management of the medical treatment area could effectively improve drug quality management of inpatient dispensaries,and was helpful to the fostering of comprehensive qualities of medical personnel.For this reason,it was worth popularization.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».