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Enregistrement W7073708458

The impact of computerized provider order entry on nursing practice

2016· dissertation· en· W7073708458 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Event (particle physics)Process (computing)PopulationPublic health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Institute of Medicine reported seven thousand deaths annually due to medication errors. It is estimated that two out of one hundred admissions experience a preventable adverse medication event resulting in an average cost of $4,700 per admission, which is $2.8 million dollars annually for a 700 bed hospital (Institute of Medicine, 1999). In Canada, medication related errors were identified as the most common adverse event (Canadian Institute for Health Information, 2007). A medication error is “any error that occurs during the process of history taking, ordering, dispensing, administering and surveillance of a medication regardless of whether harm occurred to the patient or if there was potential harm (Eslami, Abu Hanna, & de Keizer, 2007; Ong, 2007). Computerized provider order entry (CPOE) can play a vital role in the prevention of medication errors in the drug ordering stage. It was reported that the occurrence of Adverse Drug Events (ADE) was decreased by fifty-five percent with the addition of CPOE system (Berger & Kichak, 2004). However, the literature review on CPOE impact is heavily focused on the physicians’ perspective (Eslami et al., 2007; Reckmann, Westbrook, Koh, Lo, & Day, 2009; ). Nurses play a significant role in the medication process, as traditionally, nurses are involved in all the medication process stages. Research on the impact of CPOE in the entire medication process is still lacking (Househ, Ahmad, Alshaikh, & Alsuweed, 2013). Understanding the perspective of nurses on the impact of CPOE in their work will increase awareness and understanding of CPOE use among health care professionals and health informaticians. This research adopts a grounded theory approach to explore the question of “how do nurses perceive the impact of CPOE on the medication process and on collaborative practice?” Ten participants were interviewed and out of the ten, eight participants were observed during a portion of their work. The information collected was analyzed using a constant comparative method. Participants described that the CPOE supported legible order communication between care providers and departments. CPOE use removed the requirement to transcribe orders to the medication administration record, as well as, the necessity to fax the order sheet to the pharmacy. However, in the ordering stage the nurse is also involved in providing information for order decision-making. Nurses discuss probable medication orders in cases of urgent situations, or nursing assessments of the patient. In this decision-making, the information requirements of nurses involve not only the medication information, but also information about other orders such as diagnostics, laboratory, and patient care orders. Future CPOE design and CPOE implementations should consider including mobile devices, alerts, and workflow modeling with the nursing information needs.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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