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Enregistrement W4412957666 · doi:10.4212/cjhp.3748

Tamper-Proofing Multidose Medications in Hospitals: High-Value, Low-Effort Interventions to Reduce Medication Waste

2025· article· en· W4412957666 sur OpenAlexaffvenueabout
Simroop Ladhar, Dionzie Ong, Alfie Chung, Isla Drummond, Aaron M Tejani

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSafe Handling of Antineoplastic Drugs
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineValue (mathematics)Medication adherenceIntensive care medicineMedical emergencyNursingComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Canadian health care sector contributes 4.6% of national greenhouse gas emissions, with medications accounting for 25% of that amount. Reducing waste from high-cost multidose items such as eye drops and inhalers can lower environmental and health care costs. Objectives: To evaluate tamper-proofing practices in hospital pharmacy departments in British Columbia and to explore opportunities for standardization to reduce medication waste. Methods: Site visits were conducted at 13 hospitals across 3 health authorities in British Columbia—Vancouver Coastal Health, Providence Health Care, and Fraser Health—to gather data on tamper-proofing practices in hospital pharmacy departments. Results: Methods of tamper-proofing varied across departments. Key recommendations for improvement include the implementation of adhesive stickers or other tamper-evident features, standardization of the placement of tamper-evident adhesive stickers, prioritization of patient-specific medications for tamper-proofing, and development of and adherence to policies/procedures for most multidose medications before they leave the pharmacy. Conclusions: Standardizing tamper-proofing practices can reduce medication waste and environmental impact, with potential for broader adoption across hospitals. Keywords: tamper-proofing, medication waste, multidose medications, standardization RÉSUMÉ Contexte : Le secteur des soins de santé canadien est responsable de 4,6 % des émissions de gaz à effet de serre nationales et les médicaments représentent 25 % de ce chiffre. La réduction du gaspillage des articles multidoses coûteux tels que les gouttes pour les yeux et les inhalateurs peut diminuer les coûts environnementaux et de santé. Objectifs : Évaluer les pratiques en matière d’inviolabilité dans les départements de pharmacie hospitalière en Colombie-Britannique et explorer les possibilités de standardisation pour réduire le gaspillage de médicaments. Méthodologie : Des visites des lieux ont été réalisées dans 13 hôpitaux répartis sur 3 autorités sanitaires en Colombie-Britannique – Vancouver Coastal Health, Providence Health Care et Fraser Health – afin de collecter des données sur les pratiques en matière d’inviolabilité dans les départements de pharmacie hospitalière. Résultats : Les méthodes d’inviolabilité variaient d’un département à l’autre. Les principales recommandations d’amélioration comprennent la mise en place d’autocollants ou d’autres témoins d’intégrité, la standardisation du positionnement de ces témoins d’intégrité, la priorisation des médicaments spécifiques aux patients pour l’inviolabilité, ainsi que l’élaboration et le respect de politiques/procédures pour la plupart des médicaments multidoses avant leur sortie de la pharmacie. Conclusions : La normalisation des pratiques d’inviolabilité peut réduire le gaspillage de médicaments et l’impact environnemental, avec un potentiel d’une adoption plus large dans les hôpitaux. Mots-clés : inviolabilité, gaspillage des médicaments, médicaments multidoses, standardisation

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,383 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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