Systèmes hospitaliers de distribution : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Hospital Distribution Systems
Descriptor UI:D006750
Tree Number:N04.452.442.452.450
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 distributionÉvaluation 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 performanceGestion 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.
AuditGestion 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 gestionAnalyse 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 patientsÉvaluation 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 distributionSatisfaction 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 travailGestion 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 médicalesSatisfaction 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 santéGestion 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 médicationSystèmes 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 erreursSystèmes de distribution
#2
Quelles pratiques pour une distribution efficace ?
Adopter des pratiques standardisées et des formations régulières pour le personnel est crucial.
Pratiques standardiséesFormation 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 personnelCommunication en santé
#4
Quels audits pour prévenir les problèmes ?
Des audits réguliers et des évaluations de performance permettent d'identifier les problèmes potentiels.
AuditÉvaluation 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.
SensibilisationGestion 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 RFIDGestion 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 personnelGestion 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 stocksPlanification 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.
AutomatisationSystèmes d'information
#5
Quels protocoles pour la distribution sécurisée ?
Établir des protocoles clairs et des vérifications régulières garantit une distribution sécurisée.
Sécurité des patientsProtocoles de soins
Complications
5
#1
Quelles complications d'une mauvaise distribution ?
Des complications médicales, des infections et des hospitalisations prolongées peuvent survenir.
Complications médicalesInfections 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 indésirablesRetards 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 santéRéhospitalisation
#4
Comment minimiser les complications ?
Mettre en place des protocoles stricts et des vérifications peut réduire les complications.
Protocoles de soinsGestion 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'hôpitalConfiance 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 personnelSystèmes 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 patientsGestion 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 santéGestion 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 hospitalierGestion 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 personnelGestion des ressources humaines
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Publications dans "Systèmes hospitaliers de distribution" :
Department of Laboratory Medicine, Qilu Hospital of Shandong University, Shandong Engineering Research Center of Biomarker and Artificial Intelligence Application,Jinan 250012, China.
Publications dans "Systèmes hospitaliers de distribution" :
Department of Laboratory Medicine, Qilu Hospital of Shandong University, Shandong Engineering Research Center of Biomarker and Artificial Intelligence Application,Jinan 250012, China.
Publications dans "Systèmes hospitaliers de distribution" :
Department of Laboratory Medicine, Qilu Hospital of Shandong University, Shandong Engineering Research Center of Biomarker and Artificial Intelligence Application,Jinan 250012, China.
Publications dans "Systèmes hospitaliers de distribution" :
Department of Laboratory Medicine, Qilu Hospital of Shandong University, Shandong Engineering Research Center of Biomarker and Artificial Intelligence Application,Jinan 250012, China.
Publications dans "Systèmes hospitaliers de distribution" :
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.
Publications dans "Systèmes hospitaliers de distribution" :
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.
Publications dans "Systèmes hospitaliers de distribution" :
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.
Publications dans "Systèmes hospitaliers de distribution" :
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.
Publications dans "Systèmes hospitaliers de distribution" :
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.
Publications dans "Systèmes hospitaliers de distribution" :
In the medical field, we face many challenges, including the high cost of data collection and processing, difficult standards issues, and complex preprocessing techniques. It is necessary to establish...
We defined the data quality management system from three aspects (Construction - Operation - Utilization) based on the life cycle of medical data. Based on this, we proposed the "SMART DATA" concept a...
We define "SMART DATA" as systematized, high-quality data collected based on the life cycle of data construction, operation, and utilization through quality control activities for medical data. In thi...
In this study, we conducted primary research to develop a medical data quality management system. This will standardize medical data extraction and quality control methods and increase the utilization...
To assess the prevalence of overly positive interpretation, also called 'spin',-of results in diagnostic accuracy studies of infectious diseases and to identify suggestions for improvement....
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Although ChatGPT was not developed for medical use, there is growing interest in its use in medical fields. Understanding its capabilities and precautions for its use in the medical field is an urgent...
A non-clinical experimental study....
We administered the Japanese National Medical Examination to GPT-3.5 and GPT-4 to examine the rates of accuracy and consistency in their responses. We counted the total number of documents in the Web ...
For GPT-4, we confirmed an accuracy rate of 81.0 % and a consistency rate of 88.8 % on the exam; both showed improvement compared to those for GPT-3.5. A positive correlation was observed between the ...
Checking consistency may help identify incorrect answers when using ChatGPT. Users should be aware that the accuracy of the answers by ChatGPT may decrease when it is asked about topics with limited p...
Pairing of the T cell receptor (TCR) with its cognate peptide-MHC (pMHC) is a cornerstone in T cell-mediated immunity. Recently, single-cell sequencing coupled with DNA-barcoded MHC multimer staining ...
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 ...
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...
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...
Groundwater overuse in different domains will eventually lead to global freshwater scarcity. To meet the anticipated demands, many governments worldwide are employing innovative and traditional techni...