Effect of PDCA Cycle Management Mode on Drug Loss in Inpatient Pharmacy
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess effect of PDCA cycle management mode on drug loss in inpatient pharmacy. Methods: From January 2019 to December 2020, we collected the data from hospital work record of inpatient pharmacy each season and data of total drug loss. The valid data of scrap drugs included item name, specification, packing, quantity, wholesale price, expiry date, and scrap reason. In scrap drugs record of hospital, the inpatient pharmacy managers often record drug data from actual situation of inpatient pharmacy and documents from the drug supplier. In addition, we also collected the change of for each season, and compare the result between 2019 and 2020. Result: The results showed that the number of damaged batches reported in 2019 was significantly higher than the number reported in 2020 (122 vs 77), with a difference of 68% between them. Among the drug loss amount, the loss amount increased with the increase of the number of batches reported to be damaged, and the result of loss amount differed by 54%. In quarter records, we observed that most of the losses occurred in the first quarter and the fourth quarter, with monetary losses of around RMB 2,000 in 2020 and about RMB 3,200 in 2019. Compared with 2019 group, there is a lower amount loss (RMB 10,157.88 vs RMB 5515.14) in the amount loss caused by drug loss in 2020, and the annual reported loss in 2020 group is 54% of the annual reported loss in 2019. Further, the dollar loss for each quarter in 2020 group was lower than for each quarter in 2019. Conclusion: PDCA cycle management mode effectively reduced drug broken event, that it provided continuous improvement as the inpatient pharmacy carried out this cycle management.
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 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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».