Decreasing Medication Turnaround Time with Digital Scanning Technology in a Canadian Health Region
Bibliographic record
Abstract
Background: Reducing medication turnaround time can improve efficiency, patient safety, and quality of care in the hospital setting. Digital scanning technology (DST) can be used to electronically transmit scanned prescriber orders to a pharmacy computer queue for verification and processing, which may help to improve medication turnaround time.Objectives: To evaluate medication turnaround time before and after implementation of DST for all medications and for antibiotics only.Methods: Medication turnaround times were evaluated retrospectively for periods before (June 6–10, 2011) and after (September 26–30, 2011) implementation of DST at 2 hospital sites in 1 health region. Medication turnaround time was defined as the time from composition of a medication order by the prescriber to its verification by the pharmacy (phase 1) and the time from prescriber composition to administration to the patient by a nurse (total). Median turnaround times were analyzed with SPSS software using the Mann–Whitney U test.Results: In total, 304 and 244 medication orders were audited before and after DST implementation, respectively. Median phase 1 turnaround time for all medications declined significantly, from 2 h 23 min before DST implementation to 1 h 33 min after DST implementation (p < 0.001). Antibiotics were also processed significantly faster (1 h 51 min versus 1 h 9 min, p = 0.015). However, total turnaround time for all medications did not differ significantly (5 h 15 min versus 5 h 0 min, p = 0.42).Conclusions: Implementation of DST was associated with a 50-min decrease in medication turnaround time for the period from when an order was prescribed to the time it was processed by the pharmacy. Regular evaluation of medication turnaround times is recommended to compare with benchmarks, to ensure that hospital standards are being met, and to measure the effects of policy changes and implementation of new technology on medication-use processes.RÉSUMÉContexte : La réduction des délais d’exécution d’ordonnances de médicaments peut améliorer l’efficacité, la sécurité des patients et la qualité des soins dans les hôpitaux. Une technologie de numérisation peut être utilisée pour envoyer, par des moyens électroniques, les ordonnances numérisées des prescripteurs aux files d’attente des ordinateurs de pharmacies afin qu’elles soient vérifiées et traitées, ce qui pourrait aider à améliorer leurs délais d’exécution.Objectifs : Déterminer les délais d’exécution d’ordonnances avant et après la mise en place d’une technologie de numérisation pour l’ensemble des médicaments et pour les antibiotiques seulement.Méthodes : Les délais d’exécution d’ordonnances ont fait l’objet d’une évaluation rétrospective pour les périodes précédant (du 6 au 10 juin 2011) et suivant (du 26 au 30 septembre 2011) la mise en place d’une technologie de numérisation dans deux hôpitaux d’une régie régionale de la santé. La phase 1 du délai d’exécution d’une ordonnance représentait la période allant de sa rédaction par le prescripteur à sa vérification en pharmacie et le délai total d’exécution d’une ordonnance était défini comme la période allant de sa rédaction par le prescripteur à l’administration du médicament au patient par le personnel infirmier. Les délais médians d’exécution ont été analysés par le logiciel SPSS à l’aide du test U de Mann–Whitney.Résultats : En tout, 304 et 244 ordonnances ont été évaluées respectivement avant et après la mise en place d’une technologie de numérisation. Le délai médian d’exécution relatif à la phase 1 s’est considérablement raccourci pour l’ensemble des médicaments, de 2 heures 23 minutes avant la mise en place de la technologie de numérisation à 1 heure 33 minutes après sa mise en place (p < 0.001). Les antibiotiques ont eux aussi été traités beaucoup plus rapidement (1 heure 51 minutes contre 1 heure 9 minutes, p = 0.015). Par contre, le délai total d’exécution pour l’ensemble des médicaments ne variait que très peu (5 heures 15 minutes contre 5 heures 0 minute, p = 0.42).Conclusions : La mise en place d’une technologie de numérisation a été associée à une réduction de 50 minutes de la portion du délai d’exécution d’ordonnances comprise entre la rédaction de l’ordonnance et le moment où elle était traitée à la pharmacie. Il est recommandé de faire l’évaluation régulière des délais d’exécution d’ordonnances afin de comparer à des étalons, de s’assurer que les standards de l’hôpital sont respectés et de mesurer l’influence des changements de politiques et de la mise en place de nouvelles technologies sur les processus de distribution des médicaments.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".