Understanding the social networks that contribute to diversion in hospital inpatient pharmacies: A social network analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Controlled substances (CS) are 'diverted' (stolen) from healthcare facilities via many integrated and diverse mechanisms due to a lack of safeguards. There remains a gap in understanding how healthcare workers (HCWs) leverage their social networks (e.g., their role/tasks and interactions with other roles/tasks) within the medication use process (MUP) that contribute to diversion. Social network analysis (SNA) is an analytic approach used to map and analyze social connections, which can help identify influential interdependence between HCWs and tasks susceptible to drug diversion. Objectives: To map the social network structures of MUP tasks vulnerable to CS diversion in two Inpatient pharmacies and compare diversion risks by identifying influential tasks and HCWs. Methods: This was an exploratory sequential mixed methods study conducted in the Inpatient pharmacies at two large hospitals in Toronto, Canada. Initial analysis used previously collected clinical observation data to identify key pharmacy roles and tasks vulnerable to CS diversion. Subsequently, a cross-sectional survey was conducted to collect demographic information on HCWs and assess their engagement in the identified vulnerable tasks. Clinical observations and survey data were used to perform two-mode SNA to identify connections between HCWs and tasks susceptible to drug diversion. Results: The analysis identified different network structures across both sites but highlighted the importance of strategic Pharmacist or Technician Supervisor oversight to moderate-high vulnerability tasks. Pharmacy technicians were found to be the network's most central actors, while Pharmacists had a more supportive role on the network's periphery, providing oversight. Across both sites, there was strong connectivity between HCWs and tasks, indicating a higher level of security against potential undetected diversion. Conclusion: By strategically involving Pharmacists or Technician Supervisors, diversion risk can be mitigated through cross-checking and quality control. Through identifying the network structure of each unit, hospitals can identify opportunities for future interventions to prevent diversion.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».