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Enregistrement W4282974731 · doi:10.1093/ajhp/zxac167

Impact of technology-assisted versus manual sterile compounding on safety and efficiency in a Canadian community hospital

2022· article· en· W4282974731 sur OpenAlexaffabout
Mark Fan, Danny Yang, Becky Ng, Jocelyn Jackson, Katherine Bouris, Sharon Eng, Edith Rolko, Patricia Trbovich

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Health-System Pharmacy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSafe Handling of Antineoplastic Drugs
Établissements canadiensUniversity of TorontoNorth York General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompoundingTraceabilityComputer sciencePatient safetyTask (project management)MedicineOperations managementEngineeringSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Interventions to improve the safety and efficiency of manual sterile compounding are needed. This study evaluated the impact of a technology-assisted workflow system (TAWS) on sterile compounding safety (checks, traceability, and error detection), and efficiency (task time). METHODS: Observations were conducted in an oncology pharmacy transitioning from a manual to a TAWS process for sterile compounding. Process maps were generated to compare manual and TAWS checks and traceability. The numbers and types of errors detected were collected, and task times were observed directly or via TAWS data logs. RESULTS: Analysis of safety outcomes showed that, depending on preparation type, 3 to 4 product checks occurred in the manual process, compared to 6 to 10 checks with TAWS use. TAWS checks (barcoding and gravimetric verification) produced better traceability (documentation). The rate of incorrect-drug errors decreased with technology-assisted compounding (from 0.4% [5 of 1,350 preparations] with the manual process to 0% [0 of 1,565 preparations] with TAWS use; P < 0.02). The TAWS increased detection of (1) errors in the amount of drug withdrawn from vials (manual vs TAWS, 0.4% [5/1,350] vs 1.2% [18/1565]; P < 0.02), and (2) errors in the amount of drug injected into the final container (manual vs TAWS, 0% [0/1,236] vs 0.9% [11/1,272]; P < 0.002). With regard to efficiency outcomes, TAWS use increased the mean mixing time (manual vs TAWS, 275 seconds vs 355 seconds; P < 0.001), had no significant impact on average visual checking time (manual vs TAWS, 21.4 seconds vs 21.6 seconds), and decreased average physical checking time (manual vs TAWS, 58.6 seconds vs 50.9 seconds; P < 0.001). CONCLUSION: In comparison to manual sterile compounding, use of the TAWS improved safety through more frequent and rigorous checks, improved traceability (via superior documentation), and enhanced error detection. Results related to efficiency were mixed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,386 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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