Prioritizing Quality over Quantity: Defining Optimal Pharmacist-to-Patient Ratios to Ensure Comprehensive Direct Patient Care in a Medical or Surgical Unit
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Abstract
Background: The expanding scope of practice of hospital pharmacists has contributed to improvements in patient care; however, workload remains a barrier to the provision of optimal pharmaceutical care. Established ratios to guide clinical pharmacy staffing on medical and surgical units are lacking in Canada. Objectives: To determine the pharmacist-to-patient ratio that allows for provision of comprehensive pharmaceutical care to each patient on a medical or surgical unit and to determine which comprehensive care tasks can be delivered in settings where staffing is limited. Methods: A multiphase study was conducted in 6 hospitals. First, a modified Delphi study was conducted to define and prioritize the elements of comprehensive pharmaceutical care. Next, a work sampling study was conducted to establish the frequency of each task and the time required for completion. Finally, a workforce calculator was used to determine pharmacy staffing ratios. Results: Ten pharmacists participated in the modified Delphi study, and 31 participated in the work sampling study. A total of 15 comprehensive care tasks were identified, 7 of which were categorized as tasks to prioritize in settings where staffing is limited. The optimal staffing ratios were 1 pharmacist to 13 patients in internal medicine teaching units, 1 pharmacist to 26 patients in hospitalist or internal medicine nonteaching units, and 1 pharmacist to 14 patients in surgical units. Conclusions: The optimal staffing ratios determined in this study should enable pharmacists to provide comprehensive care to each patient. Implementing these staffing ratios could increase the consistency of clinical pharmacy services, improve patient outcomes, and improve pharmacists’ work satisfaction. Further research is required to validate these ratios in a variety of settings. RÉSUMÉ Contexte : L’élargissement du champ d’exercice des pharmaciens d’hôpitaux a contribué à l’amélioration des soins aux patients; cependant, la charge de travail reste un obstacle à la prestation de soins pharmaceutiques optimaux. Il n’existe pas de ratios établis pour guider la dotation en pharmacie clinique dans les unités médicales et chirurgicales au Canada. Objectifs : Déterminer le ratio pharmacien-patient permettant de fournir des soins pharmaceutiques complets à chaque patient dans une unité médicale ou chirurgicale donnée et déterminer quelles tâches de soins complets peuvent être dispensées dans des contextes où le personnel est limité. Méthodes : Une étude multiphase a été menée dans 6 hôpitaux. Tout d’abord, une étude Delphi modifiée a été menée pour définir et hiérarchiser les éléments d’une prise en charge pharmaceutique générale. Ensuite, une étude par échantillonnage de travaux a été menée afin d’établir la fréquence de chaque tâche et le temps nécessaire pour l’accomplir. Enfin, un calculateur d’effectifs a été utilisé pour déterminer les ratios de dotation en pharmacie. Résultats : Dix pharmaciens ont participé à l’étude Delphi modifiée et 31 ont participé à l’étude par échantillonnage de travail. Au total, 15 tâches de soins complets ont été identifiées, dont 7 ont été classées comme des tâches à prioriser dans des contextes où le personnel est limité. Les ratios d’effectifs optimaux étaient de 1 pharmacien pour 13 patients dans les unités d’enseignement de médecine interne, de 1 pharmacien pour 26 patients dans les unités non pédagogiques hospitalières ou de médecine interne et de 1 pharmacien pour 14 patients dans les unités chirurgicales. Conclusions : Les ratios d’effectifs optimaux déterminés dans cette étude devraient permettre aux pharmaciens de prodiguer des soins complets à chaque patient. Les mettre en œuvre pourrait accroître la cohérence des services de pharmacie clinique, améliorer les résultats pour les patients ainsi que la satisfaction au travail des pharmaciens. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour valider ces ratios dans divers contextes.
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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 | 0.048 | 0.083 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".