Exploring the Diversion of Controlled Substances in Canadian Hospital Settings Using Social Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The diversion or theft of controlled substances (CS) is a well-known issue that affects healthcare systems worldwide. These substances are often stolen from healthcare facilities through various integrated and diverse mechanisms. While research to date has largely focused on physical security vulnerabilities; there is limited understanding of the role healthcare workers’ (HCWs) social networks play in facilitating this diversion. Aims: To use social network analysis (SNA) to gain a comprehensive understanding of the social structures within hospital medication use processes (MUPs) susceptible to controlled substance diversion by HCWs and to identify network areas for improvement. Study Design/Approach: Guided by the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis extension for Scoping Reviews, I conducted a scoping review of empirical literature to explore the use of SNA methods in process improvement within healthcare (Study 1). I applied two-mode SNA in two Ontario hospitals in the inpatient pharmacy (Study 2) and emergency department (ED) (Study 3) to map the social network structures, identify connections susceptible to diversion, and highlight opportunities for improvement. Finally, I performed a single case study (Study 4) with a physician who diverted to describe their processes and the social connections that were exploited. Results: Study 1 demonstrated that SNA methods were crucial for identifying essential work processes and revealing bottlenecks in organizational workflow. This provides insight into resource allocation, team performance, influential providers, and process improvement effectiveness. Studies 2 and 3 applied these findings and highlighted the interdependencies between HCWs (within and across roles) and how these social connections, or lack thereof, can contribute to or mitigate diversion. Study 4 identified six diversion themes and key actors related to exploitative mechanisms in healthcare networks. Conclusion: My thesis builds on previous efforts to raise awareness of vulnerabilities to drug diversion in Canadian hospitals. It focuses on understanding the social connections among HCWs that are often ignored but contribute to diversion. SNA was used to demonstrate how understanding social networks can strengthen hospitals’ ability to identify effective interventions for preventing diversion and securing controlled substances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».