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Record W2170103466 · doi:10.4212/cjhp.v67i2.1343

Decentralized Automated Dispensing Devices: Systematic Review of Clinical and Economic Impacts in Hospitals

2014· review· en· W2170103466 on OpenAlexaffvenueabout
Nicole Tsao, Christine Lo, Michele Babich, Kieran Shah, Nick Bansback

Bibliographic record

VenueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2014
Typereview
Languageen
FieldHealth Professions
TopicElectronic Health Records Systems
Canadian institutionsFraser HealthCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Fundersnot available
KeywordsSystematic reviewMEDLINEPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Background: Technologies have been developed over the past 20 years to automate the stages of drug distribution in hospitals, including ordering, dispensing, delivery, and administration of medications, in attempts to decrease medication error rates. Decentralized automated dispensing devices (ADDs) represent one such technology that is being adopted by hospitals across Canada, but the touted benefits, in terms of improved patient safety and cost savings, are increasingly being questioned.Objective: To summarize and evaluate the existing literature reporting the clinical and economic impacts of using decentralized ADDs in hospitals.Data Sources: A literature search was conducted in MEDLINE, Embase, and all evidence-based medicine databases for the years 1992 to 2012 to identify English-language articles reporting on the use of ADDs in hospital wards. Study Selection and Data Extraction: All randomized controlled trials, observational studies, before-and-after studies, time series analyses, cost-effectiveness and cost–benefit analyses, and review articles were considered for inclusion. Studies evaluating pharmacy-based ADDs, such as bar code–based medication dispensing carousels, automated dispensing shelves, and combinations of various dispensing modalities, were excluded.Data Synthesis: Of 175 studies initially identified, 8 were retained for evidence synthesis. It appears that ADDs were effective in reducing medication storage errors and the time that nurses spent taking inventory of narcotics and controlled substances. There was no definitive evidence that using ADDs increased the time that nurses or pharmacists spent with patients, reduced medication errors resulting in patient harm, or reduced costs in Canadian hospitals. However, pharmacy technicians spent more time stocking the machines.Conclusion: ADDs have limited potential to decrease medication errors and increase efficiencies, but their impact is highly institution-specific, and use of this technology requires proper integration into an institution’s medication distribution process. Before deploying this technology, it is recommended that Canadian hospitals carefully examine their current systems and the benefits they hope to gain with the changes. RÉSUMÉContexte : Au cours des vingt dernières années, des technologies ont été développées afin d’automatiser les étapes de la distribution des médicaments dans les hôpitaux, notamment pour ce qui est de l’émission d’ordonnances et de la dispensation, de la délivrance et de l’administration des médicaments, le tout dans le but de réduire le nombre d’erreurs de médication. Les cabinets automatisés décentralisés (CAD) font partie de ces technologies qui sont adoptées par les hôpitaux du Canada, mais leurs bienfaits très publicisés, en ce qui a trait à l’amélioration de la sécurité des patients et aux économies pouvant être réalisées, sont de plus en plus remis en question.Objectif : Résumer et évaluer la littérature faisant état des retombées cliniques et économiques de l’utilisation de CAD dans les hôpitaux. Sources des données : Une recherche documentaire a été effectuée dans MEDLINE, Embase ainsi que dans l’ensemble des bases de données médicales fondées sur des preuves pour la période allant de 1992 à 2012 afin de trouver les articles rédigés en anglais qui font état de l’utilisation des CAD dans les services d’hôpitaux.Sélection des études et extraction des données : Cette revue a pris en considération toutes les études cliniques aléatoires, les études observationnelles, les études avant-après, les analyses de séries chronologiques, les analyses coût-avantage et coût-efficacité, et les articles de synthèse. Les études évaluant les CAD en usage dans les pharmacies, robots parmi lesquels on compte les carrousels de distribution de médicaments utilisant des codes-barres, les rayonnages de distribution automatisés et les combinaisons de différents moyens de distribution, n’ont pas été retenues.Synthèse des données : Des 175 études d’abord recensées, huit ont été retenues pour la synthèse des données probantes. Les CAD semblent avoir été utiles pour réduire le nombre d’erreurs d’entreposage de médicaments ainsi que le temps nécessaire au personnel infirmier pour faire l’inventaire des narcotiques et des substances contrôlées. Aucune donnée probante ne permet d’affirmer que le temps passé par le personnel infirmier et les pharmaciens auprès des patients a augmenté, que le nombre d’erreurs de médication causant du tort aux patients a baissé ou que les coûts des hôpitaux canadiens ont chuté grâce à l’utilisation des CAD. Par contre, les techniciens en pharmacie ont passé plus de temps à remplir les machines.Conclusion : Les CAD présentent un faible potentiel de réduction du nombre d’erreurs de médication et d’augmentation de l’efficacité des ressources. Cependant, leur incidence est propre à chaque établissement et l’utilisation de cette technologie nécessite une intégration réfléchie dans le processus de distribution des médicaments d’un établissement. Avant de mettre en place cette technologie, il est recommandé aux hôpitaux canadiens de bien étudier leurs systèmes actuels et de réfléchir aux avantages qu’ils espèrent obtenir par ce changement.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.018
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: Systematic review
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.188
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0180.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0080.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.101
GPT teacher head0.526
Teacher spread0.425 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designSystematic review
Domainnot available
GenreReview

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

Citations71
Published2014
Admission routes3
Has abstractyes

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