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Enregistrement W4360614809 · doi:10.1136/ejhpharm-2023-eahp.324

5PSQ-134 Unit dose in a cyberattack scenario

2023· article· en· W4360614809 sur OpenAlexaboutno aff
Alberto M. Soares, AM Simões, Paulo Victor Viana dos Santos, PAULA RENATA DO NASCIMENTO ALMEIDA, M Rodrigues, Andressa Griebler Gusmão, A Alcobia

Notice bibliographique

RevueSection 5: Patient safety and quality assurance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionPharmacyComputer scienceWorkstationMedical emergencyService (business)MedicineOperating systemNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Importance At dawn on the 26th of April 2022, our hospital suffered a cyberattack. All hospital´s computer systems and applications were inaccessible, and the network and most workstations inoperable. The only few computers that remained operational were standalone, that is, not connected to a network. The institutional email was only available on mobile phones. At that time, we were considered a paper-free hospital, totally computerised, with electronic patient records and online prescription totally implemented, and pharmaceutical procedures highly dependent on technology and automation so, it was particularly challenging to continue to provide pharmaceutical care in this scenario. Aim and Objectives Description of procedures implemented in a scenario of cyberattack by the pharmacy department and establishment of preventive measures for the future. Material and Methods This study is a description of a case. Results Due to lack of access to clinical and pharmacotherapeutic profile of patients, it was necessary to reverse the prescription for paper support, in inpatient wards. The Kardex System remained operational, having been disconnected from the network in a timely manner, allowing the reconstitution of the history treatment of patients through the previous day therapeutic map files. Microsoft Excel files were created for all patients admitted to services with unit dose distribution, using laptops stand-alone. The communication with the nursing team was made daily, by telephone, with conference of all the patients. The Excel files with the transcription of the prescriptions, per patient, were manually coded by service, patient and drug, and, at the end of the day, transformed into the appropriate format to be correctly read by Kardex system, transferred to it by pen-drive, allowing the Unit Dose preparation.Contact was strengthened with the medical and nursing staff to avoid duplication of drugs or inadequate posology errors. Paper file folders were created by service for all prescriptions made, and updated daily.All Excel files were posteriorly accounted for regularisation of consumption. Conclusion and Relevance In this cyberattack context, it was evident the difficulty in reversing the prescriptions for paper support, especially by young doctors. It will be necessary to implement validated procedures with periodic measures, including training in contingency protocols and cloud backup information maintenance. References and/or Acknowledgements 1. Canadian Medical Association Journal 2020;192(4):E101-2. Conflict of Interest No conflict of interest

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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