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Record W2083478552 · doi:10.4212/cjhp.v64i5.1070

Retrospective Audit of Medication Order Turnaround Time after Implementation of Standardized Definitions

2011· article· en· W2083478552 on OpenAlexaffvenue
Heather Naylor, Donna M M Woloschuk, Patrick Fitch, Sarah J. Miller

Bibliographic record

VenueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2011
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicPharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Canadian institutionsSeven Oaks General HospitalWinnipeg Regional Health Authority
Fundersnot available
KeywordsDispensaryTurnaround timeAuditPharmacyMedicinePharmacistMedical emergencyEmergency medicineOperations managementNursingBusinessAccountingEngineering

Abstract

fetched live from OpenAlex

Background: Standardizing the interpretation of “stat”, “emergent”, “urgent”, and “now” medication orders can improve patient safety. However, the effect of implementing standardized definitions on the turnaround time for medication orders in hospital pharmacy dispensaries has not been studied.Objectives: To examine the effects of using formal definitions for “stat”, “emergent”, “urgent”, and “now” on turnaround time for medication orders within a pharmacy dispensary.Methods: Definitions for “stat”, “emergent”, “urgent”, and “now” orders, as well as for “turnaround time”, were developed from the formal literature and the grey literature. The definitions were implemented by educating all pharmacy staff. Retrospective audits of turnaround time were conducted at baseline (for all orders over a 1-month period) and after implementation of the definitions (for a total of 28 days over a 3-month period). Health records and medication orders were used to calculate time from prescribing to administration (total turnaround time) and time from prescribing to departure from the dispensary (dispensary turnaround time). Differences between total and dispensary turnaround times were compared with nonparametric statistics.Results: During the baseline audit period, 84 (1.1%) of 7787 orders were identified as “stat”, “emergent”, “urgent”, or “now”. After implementation of the formal definitions, 142 (2.6%) of 5365 orders were identified by one of these terms. The percentage of orders meeting the target dispensary turnaround time of less than 15 min was at least 90% both at baseline (76/84 [90%]) and after implementation (129/142 [91%]) (p = 0.80). Median dispensary turnaround time for stat and emergent medication orders combined (10 versus 9 min, p = 0.27) and for urgent and now medication orders combined (10 versus 12 min, p = 0.09) did not change after implementation of formal definitions. Similarly, median total turnaround time did not change for stat and emergent medication orders combined (30 versus 45 min, p = 0.32), but it increased for urgent and now orders combined (35 versus 45 min, p = 0.041).Conclusions: Implementing standardized definitions for “stat”, “emergent”, “urgent”, and “now” had no significant effect on dispensary turnaround time. However, the majority of orders with these designations met the expected target for dispensary turnaround time. Further interventions aimed at other health care professionals may be needed to reduce total turnaround time. This research supports the concept of interdisciplinary interventions for reducing total turnaround time.RÉSUMÉContexte : La standardisation de l’interprétation des termes « stat », « emergent », « urgent » et « now » pour qualifier le degré d’urgence des ordonnances de médicaments peut améliorer la sécurité des patients. Cependant, l’effet de la mise en place de définitions standardisées sur le délai d’exécution des ordonnances de médicaments dans les pharmacies d’hôpitaux n’a pas été étudié.Objectifs : Analyser les effets de l’utilisation de définitions standardisées des termes « stat », « emergent », « urgent » et « now » sur le délai d’exécution des ordonnances de médicaments au sein d’un service de pharmacie d’hôpital.Méthodes : Une définition des termes « stat », « emergent », « urgent » et « now » utilisés sur les ordonnances, de même que de « délai d’exécution » a été établie à partir de la documentation officielle ainsi que de la documentation parallèle. La définition de ces termes a été mise en oeuvre au moyen d’une formation de tout le personnel de la pharmacie. Des vérifications rétrospectives des délais d’exécution ont été menées avant (pour toutes les ordonnances sur une période d’un mois) et après la mise en oeuvre des définitions (pour un total de 28 jours sur une période de trois mois). Les dossiers médicaux et les ordonnances de médicaments ont été utilisés pour calculer le temps écoulé entre la rédaction de l’ordonnance jusqu’à l’administration du médicament (délai total d’exécution) et le temps écoulé entre la rédaction de l’ordonnance et le moment où le médicament quitte la pharmacie de l’hôpital (délai d’exécution par la pharmacie de l’hôpital). Les différences entre le délai total d’exécution et le délai d’exécution par la pharmacie de l’hôpital ont été comparées au moyen de statistiques non paramétriques.Résultats : Durant la période initiale de vérification, 84 (1,1 %) des 7787 ordonnances ont été qualifiées de «« stat », « emergent », « urgent » ou « now ». Après la mise en oeuvre des définitions standardisées, 142 (2,6 %) des 5365 ordonnances ont satisfait la définition d’un de ces termes. Le pourcentage d’ordonnances exécutées par la pharmacie de l’hôpital dans le délai prévu de moins de 15 minutes était d’au moins 90 % pour les vérifications avant (76/84 ou 90 %) et après la mise en oeuvre des définitions standardisées (129/142 ou 91 %) (p = 0,80). Le délai médian d’exécution par la pharmacie de l’hôpital des ordonnances « stat » et « emergent » combinées (10 contre 9 min, p = 0,27) et des ordonnances « urgent » et « now » combinées (10 contre 12 min, p = 0,09) n’a pas changé après la mise en oeuvre des définitions standardisées. De même, le délai d’exécution total médian n’a pas changé pour les ordonnances « stat » et « emergent » combinées (30 contre 45 min, p = 0,32), mais a augmenté pour les ordonnances « urgent » et « now » combinées (35 contre 45 min, p = 0,041).Conclusions : La mise en oeuvre de définitions standardisées pour les ordonnances « stat », « emergent », « urgent » et « now » n’a pas eu d’influence considérable sur le délai d’exécution par la pharmacie de l’hôpital. En revanche, la majorité des ordonnances ainsi désignées ont été exécutées par la pharmacie de l’hôpital dans le délai prévu. D’autres interventions ciblant d’autres professionnels de la santé pourraient être nécessaires pour réduire le délai total d’exécution. Cette recherche confirme le concept d’interventions interdisciplinaires pour réduire le délai total d’exécution.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.035
metaresearch head score (Gemma)0.127
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.035
Threshold uncertainty score0.183

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0350.127
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0060.005
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.093
GPT teacher head0.376
Teacher spread0.282 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2011
Admission routes2
Has abstractyes

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