Titre : Systèmes hospitaliers de distribution

Systèmes hospitaliers de distribution : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Data Accuracy

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment évaluer l'efficacité d'un système de distribution ?

L'efficacité se mesure par la rapidité, la précision et la satisfaction des utilisateurs.
Systèmes de distribution Évaluation des services de santé
#2

Quels indicateurs surveiller dans un système de distribution ?

Surveillez les délais de livraison, les erreurs de distribution et les coûts associés.
Indicateurs de performance Gestion des services de santé
#3

Comment identifier les problèmes dans la distribution ?

Utilisez des audits réguliers et des retours d'expérience des utilisateurs pour détecter les problèmes.
Audit Gestion des risques
#4

Quels outils pour le diagnostic des systèmes de distribution ?

Des logiciels de gestion et des tableaux de bord analytiques aident à diagnostiquer les systèmes.
Logiciels de gestion Analyse des données
#5

Comment mesurer la satisfaction des utilisateurs ?

Des enquêtes et des interviews permettent d'évaluer la satisfaction des utilisateurs du système.
Satisfaction des patients Évaluation des services de santé

Symptômes 5

#1

Quels symptômes d'un système de distribution défaillant ?

Retards fréquents, erreurs de commande et plaintes des utilisateurs sont des symptômes clés.
Erreurs de distribution Satisfaction des patients
#2

Comment reconnaître une surcharge du système ?

Des temps d'attente prolongés et une augmentation des erreurs signalées indiquent une surcharge.
Surcharge de travail Gestion des services de santé
#3

Quels impacts sur les patients d'un mauvais système ?

Des retards dans la distribution peuvent entraîner des complications médicales pour les patients.
Complications médicales Satisfaction des patients
#4

Quels signes d'inefficacité dans la distribution ?

Des coûts élevés et des niveaux de stock inappropriés signalent une inefficacité dans le système.
Coûts de santé Gestion des stocks
#5

Comment les erreurs de distribution se manifestent-elles ?

Elles se manifestent par des médicaments incorrects ou des doses inappropriées livrées aux patients.
Erreurs de médication Systèmes de distribution

Prévention 5

#1

Comment prévenir les erreurs de distribution ?

Des vérifications en double et des systèmes de double contrôle aident à prévenir les erreurs.
Prévention des erreurs Systèmes de distribution
#2

Quelles pratiques pour une distribution efficace ?

Adopter des pratiques standardisées et des formations régulières pour le personnel est crucial.
Pratiques standardisées Formation du personnel
#3

Comment impliquer le personnel dans la prévention ?

Encourager le retour d'expérience et la communication ouverte aide à impliquer le personnel.
Engagement du personnel Communication en santé
#4

Quels audits pour prévenir les problèmes ?

Des audits réguliers et des évaluations de performance permettent d'identifier les problèmes potentiels.
Audit Évaluation des services de santé
#5

Comment sensibiliser aux risques de distribution ?

Des campagnes de sensibilisation et des formations ciblées aident à informer sur les risques.
Sensibilisation Gestion des risques

Traitements 5

#1

Quelles solutions pour améliorer la distribution ?

L'implémentation de technologies comme la RFID et des logiciels de gestion peut aider.
Technologie RFID Gestion des services de santé
#2

Comment former le personnel sur la distribution ?

Des sessions de formation régulières et des manuels d'utilisation sont essentiels pour le personnel.
Formation du personnel Gestion des services de santé
#3

Quels outils pour optimiser la distribution ?

Des systèmes de gestion des stocks et des logiciels de planification améliorent l'optimisation.
Gestion des stocks Planification des ressources
#4

Comment intégrer la technologie dans la distribution ?

L'intégration de systèmes automatisés et de suivi numérique améliore l'efficacité de la distribution.
Automatisation Systèmes d'information
#5

Quels protocoles pour la distribution sécurisée ?

Établir des protocoles clairs et des vérifications régulières garantit une distribution sécurisée.
Sécurité des patients Protocoles de soins

Complications 5

#1

Quelles complications d'une mauvaise distribution ?

Des complications médicales, des infections et des hospitalisations prolongées peuvent survenir.
Complications médicales Infections nosocomiales
#2

Comment les erreurs de distribution affectent-elles les patients ?

Elles peuvent entraîner des effets indésirables graves et des retards dans le traitement.
Effets indésirables Retards de traitement
#3

Quels coûts associés aux erreurs de distribution ?

Les erreurs entraînent des coûts supplémentaires en soins, en traitements et en réhospitalisations.
Coûts de santé Réhospitalisation
#4

Comment minimiser les complications ?

Mettre en place des protocoles stricts et des vérifications peut réduire les complications.
Protocoles de soins Gestion des risques
#5

Quels impacts sur la réputation de l'hôpital ?

Des erreurs fréquentes peuvent nuire à la réputation de l'hôpital et à la confiance des patients.
Réputation de l'hôpital Confiance des patients

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent les erreurs de distribution ?

Un personnel insuffisamment formé et des systèmes obsolètes augmentent les erreurs.
Formation du personnel Systèmes de distribution
#2

Comment le volume de patients influence-t-il la distribution ?

Un volume élevé de patients peut surcharger le système et augmenter les risques d'erreurs.
Volume de patients Gestion des services de santé
#3

Quels rôles jouent la technologie dans les risques ?

Une technologie mal intégrée peut créer des failles et des erreurs dans la distribution.
Technologie de santé Gestion des risques
#4

Comment l'environnement hospitalier affecte-t-il la distribution ?

Un environnement chaotique et mal organisé peut contribuer à des erreurs de distribution.
Environnement hospitalier Gestion des services de santé
#5

Quels impacts des changements de personnel sur la distribution ?

Des changements fréquents de personnel peuvent entraîner des incohérences et des erreurs.
Changement de personnel Gestion des ressources humaines
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 13/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Nathaniel P Sheehan

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Affiliations :
  • Department of Geography and Environmental Engineering, United States Military Academy, West Point, New York, USA.
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Erick Martinez

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Affiliations :
  • Department of Chemistry and Life Science, United States Military Academy, West Point, New York, USA.
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Kyle Murray

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Geography and Environmental Engineering, United States Military Academy, West Point, New York, USA.
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Peter Bier

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Affiliations :
  • U.S. Army Combined Arms Center, Fort Leavenworth, Kansas, USA.
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Jessica M Allan

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Pediatric Hospital Medicine, Department of Pediatrics, Palo Alto Medical Foundation, Palo Alto, California.
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Juliann L Kim

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Affiliations :
  • Pediatric Hospital Medicine, Department of Pediatrics, Palo Alto Medical Foundation, Palo Alto, California.
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H Barrett Fromme

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Affiliations :
  • Department of Pediatrics, The University of Chicago Pritzker School of Medicine, Chicago, Illinois.
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J Y Lu

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Affiliations :
  • School of Public Health, Shandong University, Jinan 250012, China.
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H W Pan

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Affiliations :
  • Department of Laboratory Medicine, Qilu Hospital of Shandong University, Shandong Engineering Research Center of Biomarker and Artificial Intelligence Application,Jinan 250012, China.
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E H Sun

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Affiliations :
  • Department of Laboratory Medicine, Qilu Hospital of Shandong University, Shandong Engineering Research Center of Biomarker and Artificial Intelligence Application,Jinan 250012, China.
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W Li

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Affiliations :
  • Department of Laboratory Medicine, Qilu Hospital of Shandong University, Shandong Engineering Research Center of Biomarker and Artificial Intelligence Application,Jinan 250012, China.
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H X Wang

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Affiliations :
  • Department of Laboratory Medicine, Qilu Hospital of Shandong University, Shandong Engineering Research Center of Biomarker and Artificial Intelligence Application,Jinan 250012, China.
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X L Zhao

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Affiliations :
  • School of Public Health, Shandong University, Jinan 250012, China.
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H C Wang

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Affiliations :
  • Department of Laboratory Medicine, Qilu Hospital of Shandong University, Shandong Engineering Research Center of Biomarker and Artificial Intelligence Application,Jinan 250012, China.
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Virgilio Balmas

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Affiliations :
  • Dipartimento di Agraria and Centro Interdipartimentale per la Conservazione e Valorizzazione della Biodiversità Vegetale, Università degli Studi di Sassari, Viale Italia 39, I-07100 Sassari, Italy.
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Francesca Fancellu

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Affiliations :
  • Dipartimento di Agraria and Centro Interdipartimentale per la Conservazione e Valorizzazione della Biodiversità Vegetale, Università degli Studi di Sassari, Viale Italia 39, I-07100 Sassari, Italy.
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Silvana Sanna

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Affiliations :
  • Dipartimento di Scienze Biomediche, Università degli Studi di Sassari, Sassari, Italy.
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Barbara Scherm

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Affiliations :
  • Dipartimento di Agraria and Centro Interdipartimentale per la Conservazione e Valorizzazione della Biodiversità Vegetale, Università degli Studi di Sassari, Viale Italia 39, I-07100 Sassari, Italy.
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Quirico Migheli

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Affiliations :
  • Dipartimento di Agraria and Centro Interdipartimentale per la Conservazione e Valorizzazione della Biodiversità Vegetale, Università degli Studi di Sassari, Viale Italia 39, I-07100 Sassari, Italy.
  • Nucleo di Ricerca sulla Desertificazione (NRD), Università degli Studi di Sassari, Sassari, Italy.
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Ismael Malbrán

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Affiliations :
  • Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)-Centro de Investigaciones de Fitopatologia (CIDEFI-CIC-UNLP), Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales, Universidad Nacional de La Plata, Avenida 60 y calle 119 S/N, (1900) La Plata, Buenos Aires, Argentina.
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Sources (10000 au total)

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Digital transformation in healthcare and the growth of health data generation and collection are important challenges for the secondary use of healthcare records in the health research field. Likewise... To capture the different data governance behind health data hubs across Europe, a survey focused on analysing the feasibility of linking individual-level data between data collections and the generati... In total, 41 survey responses received until June 2022 were analysed. Stratification methods were performed to cover the different levels of granularity identified in some data hubs' characteristics. ... The analysis of the responses from health data hub respondents across Europe provided a list of the most frequent aspects, which concluded with a set of specific best practices on data management and ...

A scoping review of preprocessing methods for unstructured text data to assess data quality.

Unstructured text data (UTD) are increasingly found in many databases that were never intended to be used for research, including electronic medical record (EMR) databases. Data quality can impact the... Our objective was to systematically document current research and practices about NLP preprocessing methods to describe or improve the quality of UTD, including UTD found in EMR databases.... A scoping review was undertaken of peer-reviewed studies published between December 2002 and January 2021. Scopus, Web of Science, ProQuest, and EBSCOhost were searched for literature relevant to the ... A total of 41 articles were included in the scoping review; over 50% were published between 2016 and 2021. Almost 20% of the articles were published in health science journals. Common preprocessing me... Multiple NLP techniques have been proposed to preprocess UTD, with some differences in techniques applied to EMR data. There are similarities in the data quality dimensions used to characterize struct...

Development of novel composite data quality scores to evaluate facility-level data quality in electronic data in Kenya: a nationwide retrospective cohort study.

In this evaluation, we aim to strengthen Routine Health Information Systems (RHIS) through the digitization of data quality assessment (DQA) processes. We leverage electronic data from the Kenya Healt... We evaluated 187 HIV care facilities with electronic medical records across Kenya. Using quarterly, longitudinal KHIS data from January 2011 to June 2018 (total N = 30 quarters), we extracted indicato... A total of 5,610 unique facility-quarters were extracted from KHIS. The mean completeness score was 61.1% [standard deviation (SD) = 27%]. The mean consistency score was 80% (SD = 16.4%). The mean dis... We observed a lack of correlation between the completeness score and the other two scores. As such, for a holistic DQA, completeness assessment should be paired with the measurement of either consiste...