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Enregistrement W1480822557 · doi:10.21675/2357-707x.2012.v3.n3.303

Tecnologias utilizadas pela enfermagem na prevenção de erros de medicação em pediatria

2012· article· pt· W1480822557 sur OpenAlexaff
Márcia Maria Jordão, Michelini Fátima Silva, Simone Vidal Santos, Nádia Chiodelli Salum, Sayonara Fátima F. Barbosa

Notice bibliographique

RevueEnfermagem em Foco · 2012
Typearticle
Languept
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensPediatric Oncology Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionStandardizationHumanitiesFamily medicinePediatricsNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trata-se de revisão integrativa com objetivo de verificar quais tecnologias estão sendo utilizadas pela enfermagem para prevenir erros de medicação em pediatria. Realizou-se busca em bases de dados em saúde, de artigos nacionais e internacionais publicados entre os anos de 2006 e 2011. Os resultados mostram as estratégias utilizadas para minimizar erros de medicações, entre elas: padronização de medicamentos e drogas de alerta máximo, prescrições informatizadas, código de barras, dose unitária de medicamentos, dupla checagem, registros de enfermagem e participação do paciente na terapia. Alerta para a importância do uso de novas tecnologias que garantam maior segurança ao paciente pediátrico.Descritores: Erros de Medicação, Prescrições de Medicamentos, Criança, Pediatria, Tecnologia.Technologies used by nursing preventing medication errors in pediatricsIt is inteIt is integrative review in order to verify which technologies are being used by nurses to prevent medication errors in pediatrics. Search was carried out on data bases in health, national and international articles published between 2006 and 2011. The results show the strategies used to minimize medication errors, including: the standardization of medicines and drugs of high alert, computerized prescriptions, bar coding, unit dose medication, double check, records of nursing and patient participation in therapy. It points to the importance of using new technologies to ensure greater safety for the pediatric patient.Descriptors: Medication Errors, Drug Prescriptions, Children, Pediatrics, Technology.Tecnologías utilizadas por la enfermería en la prevención de errores de medicación en pediatríaSe trata de una revisión integradora con el objetivo de verificar cuáles son las tecnologías que están siendo utilizadas por las enfermeras para prevenir errores de medicación en pediatría. Búsqueda se realizó en bases de datos en materia de salud, nacionales e internacional de artículos publicados entre los años 2006 y 2011. Los resultados muestran que las estrategias utilizadas para minimizar los errores de medicación, incluyendo: la estandarización de los medicamentos y las drogas de máxima alerta, las recetas informatizadas, códigos de barras, los medicamentos de dosis unitarias, doble control, los registros de participación de la enfermería y el paciente en la terapia. Señala la importancia de utilizar las nuevas tecnologías para garantizar una mayor seguridad para el paciente pediátricoDescriptores: Errores de Medicación, Recetas de Drogas, Los Niños, Pediatría, Tecnología.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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