Effects of a Computerized Prescriber Order Entry System on Pharmacist Prescribing
Bibliographic record
Abstract
Background: In Alberta, pharmacists are eligible to obtain additional prescribing authority (APA). At the University of Alberta Hospital, a transition was made from a paper-based prescriber order entry system to a computerized prescriber order entry (CPOE) system. Objectives: The primary objective was to quantify any change in pharmacist prescribing after CPOE implementation. The secondary objective was to compare the paper-based and CPOE systems in terms of drug schedule, order type, medication class, and the pharmacist’s area of clinical practice. Methods: A retrospective comparative review of pharmacist orders was completed using 2-week periods of data from each of the paper-based order entry system and the CPOE system, spaced 1 year apart (in January 2019 and January 2020). Results: Pharmacists prescribed a mean of 3.76 (95% confidence interval 1.97–5.96) more orders per day within the CPOE system than in the paper-based system (p < 0.001). Schedule I medications accounted for a higher proportion of pharmacists’ prescriptions in the CPOE system than in the paper-based system (77.7% versus 70.5%, p < 0.001). In terms of order type, discontinuation orders accounted for a much higher proportion of pharmacists’ orders in the CPOE system than in the paperbased order entry system (58.0% versus 19.8%, p < 0.001). Conclusions: This study showed that a CPOE system resulted in more use of APA by pharmacists, with schedule I medications accounting for a higher proportion of pharmacists’ prescriptions. With the CPOE system, pharmacists used their prescribing privileges to discontinue a higher proportion of orders than was the case with the paperbased system. Therefore, the CPOE system is a potential facilitator of pharmacist prescribing. Keywords: pharmacist, prescribing, computer, medical order entry systems RÉSUMÉ Contexte : En Alberta, les pharmaciens peuvent obtenir des pouvoirs de prescription supplémentaires (PPS). À l’hôpital de l’Université de l’Alberta, le système de saisie des ordonnances est passé d’un système sur papier à un système de saisie électronique des ordonnances par les prescripteurs. Objectifs : L’objectif principal consistait à quantifier tout changement dans la prescription des pharmaciens après la mise en place du système de saisie électronique des ordonnances. L’objectif secondaire visait à comparer le système sur papier et le système de saisie électronique en matière d’annexe des médicaments, de type d’ordonnance, de catégorie de médicament et de domaine de pratique clinique du pharmacien. Méthodes : Un examen comparatif rétrospectif des ordonnances des pharmaciens a été réalisé à l’aide de périodes de données de 2 semaines provenant de chacun des systèmes (papier et électronique), avec un intervalle d’un an (janvier 2019 et janvier 2020). Résultats : Les pharmaciens prescrivaient en moyenne 3,76 (intervalle de confiance à 95 % 1,97–5,96) ordonnances de plus par jour avec le système de saisie électronique des ordonnances qu’avec le système sur papier (p < 0,001). La part des ordonnances de médicaments de l’annexe I était plus importante avec le système de saisie électronique qu’avec le système sur papier (77,7 % contre 70,5 %, p < 0,001). En ce qui concerne le type d’ordonnance, la part des ordonnances de cessation était beaucoup plus élevée avec le système de saisie électronique des ordonnances qu’avec le système de saisie sur papier (58,0 % contre 19,8 %, p < 0,001). Conclusions : Cette étude a démontré un plus grand recours au PPS lorsque les pharmaciens utilisaient un système de saisie électronique des ordonnances et les médicaments de l’annexe I représentant une proportion plus élevée des ordonnances. Avec le système de saisie électronique des ordonnances, les pharmaciens ont utilisé leur pouvoir de prescription pour interrompre une part plus élevée d’ordonnances que ce n’était le cas avec le système sur papier. Le système de saisie électronique des ordonnances est donc un facilitateur potentiel de la prescription par les pharmaciens. Mots-clés : pharmacien, prescription, informatique, systèmes d’entrée des ordonnances par les
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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 | 0.006 | 0.058 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".