Évaluer l'apport des nouvelles technologies dans la sécurisation de la prise en charge médicamenteuse en établissement de santé (une expérience d'implantation d'armoires automatisées au CHU Sainte-Justine de Montréal)
Bibliographic record
Abstract
Le processus complexe du circuit du médicament en établissement de santé est à l'origine d'un risque iatrogène désormais bien mesuré et réel. Les objectifs de qualité de la prise en charge médicamenteuse suggèrent l'informatisation et l'automatisation comme outils pour son amélioration. Toutefois, l'utilisation de ces solutions technologiques est à l'origine de changements importants au niveau organisationnel et leur déploiement doit être organisé et sécurisé. À partir de lignes directrices publiées, une auto-évaluation des processus entourant l'implantation et l'utilisation d'armoires automatisées dans les unités de soins a été menée au centre hospitalier universitaire Sainte-Justine de Montréal. Cette analyse de conformité des pratiques a permis d'orienter les actions, tant sur le plan technologique qu'organisationnel, dans le but d'atteindre une sécurisation optimale de la prise en charge médicamenteuse. En parallèle, plusieurs études mettent en évidence l'apparition d'erreurs médicamenteuses générées par l'implantation d'une nouvelle technologie. Il est donc nécessaire d'identifier les non-conformités à des lignes directrices publiées afin de connaître, prévenir et limiter les risques associés. Les outils disponibles pour les évaluer sont actuellement insuffisants. A cet effet, établir un cadre optimal d'utilisation parait indispensable pour chacune des solutions d'informatisation et d'automatisation du circuit du médicament.
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 | 0.008 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".