Application du processus d'Agrément Canada et perspective pour la pharmacie hospitalière en France
Bibliographic record
Abstract
L'accréditation est un processus formel par lequel une organisation reconnue évalue et reconnaît qu'un établissement répond à des normes prédéterminées et publiées. Les structures des référentiels français et québécois, ainsi que leur processus d'accréditation sont comparables. Un établissement de santé français pourrait donc s'inspirer de la méthode de préparation à la visite d'Agrément Canada utilisée au Centre hospitalier universitaire de Sainte Justine. La structure du plan d'action local défini au Centre hospitalier universitaire de Sainte Justine donne une vue d'ensemble du niveau de qualité atteint. Les processus en place y sont résumés et associés aux résultats de l'auto-évaluation. Les résultats de l'auto évaluation et les différents audits menés permettent de prioriser les actions d'amélioration à mettre en oeuvre. On remarque que le concept de soins pharmaceutiques, qui est bien intégré au Québec, commence à apparaître dans le référentiel de certification de la Haute Autorité de Santé. D'autres Pratiques organisationnelles requises ou normes d'Agrément Canada pourraient également être adoptées par la Haute Autorité de Santé. Les pharmaciens français devront se préparer à ces perspectives d'évolution de la pharmacie hospitalière.
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 | 0.025 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".