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Enregistrement W7139292477

United States Pharmacopeia (USP) <800> Standards: Increasing Compliance of Safe Handling and Proper Administration of USP General Chapter <800> Drugs

2022· article· W7139292477 sur OpenAlexaboutno aff
Katelyn N Sinclair

Notice bibliographique

RevueUSF Scholarship Repository (University of San Francisco) · 2022
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueSafe Handling of Antineoplastic Drugs
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSignageHealth careCompliance (psychology)Administration (probate law)Quarter (Canadian coin)Patient safetyHazardous wastePersonal protective equipment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem: United States Pharmacopeia (USP) developed a set of standards to minimize exposure risks to patients, healthcare workers, and the environment when preparing, handling, and administering hazardous drugs (HDs) known as USP <800> HDs. The guidelines became effective December 1, 2019, but additional information is needed to ensure healthcare personnel are complying with the standards. Context: Two medical surgical units from Hospital A were included in this project. Currently mandatory online modules about USP <800> standards are provided annually to every healthcare worker, but it is unknown if the policies and procedures are being followed appropriately. Interventions: Active and passive observations as well as inspections were used to compile data regarding the compliance of USP <800> standards of both healthcare workers and within the hospital setting. Surveys were conducted through informal ‘elbow-to-elbow’ interviews with hospital employees, primarily nurses, to collect subjective evidence. Measures: The measures can be divided into two categories: personnel and atmosphere compliance. Measures to determine personnel compliance include determining a current level of knowledge and comfortability, collecting self-reported compliance to the standards, and observing personal protective equipment (PPE) donning and doffing techniques. Atmosphere compliances are measured by calculating the total number of patients taking USP <800> HDs, evaluating the accuracy and efficiency of notifications in the electronic health record (EHR), documenting the frequency of correctly displayed signage on patient doors, and assessing supplies located on USP <800> carts. Results: Nurses self-reported a high level of knowledge and comfortability regarding safe handling and administration practices of USP <800> HDs. However, despite over a quarter of the patients being on at least one USP <800> drug, compliance with proper PPE recommendations, signage, and accessibility of supplies was low. Conclusions: This project determined that healthcare employees at Hospital A are not consistently following the recommended USP <800> standards. It also provided a baseline knowledge for future education to ensure safety of patients, healthcare employees, and the environment.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,314
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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