Perceptions of Patients and Health Care Professionals about Factors Contributing to Medication Errors and Potential Areas for Improvement
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: Significant efforts have been directed to understanding medication errors in recent years, but there has been little work to compare the perceptions of health care professionals and patients regarding such errors. Objective: To determine the factors contributing to medication errors and related areas for improvement, as perceived by health care professionals and patients, and to compare and contrast these perceptions. Methods: Medication errors documented at South Shore Health hospitals in Nova Scotia from February 2002 to June 2004 were compiled and analyzed to identify trends. Trends and examples of medication errors were presented to 2 focus groups, the first consisting of health care professionals and the second consisting of patients. Participants were asked to identify factors perceived as contributing to errors using the nominal group technique and to identify possible areas for improvement using an Ishikawa (fishbone) diagram. Results: Health care professionals and patients identified different factors as contributing to errors. Health care professionals identified factors related to individuals, whereas patients identified both individual and system-wide factors. According to the fishbone diagram, participants felt that “people” and “procedures and management” are the areas where interventions to reduce medication errors should be primarily directed. Conclusions: A wide range of factors perceived as contributing to medication errors were identified. These results provide valuable information that could be used to improve the medication use system at South Shore Health. ABSTRACT Historique : Des efforts considerables ont ete deployes ces dernieres annees pour comprendre les erreurs de medication, mais peu pour comparer les perceptions des professionnels de la sante et celles des patients sur ce sujet. Objectif : Determiner les facteurs qui contribuent aux erreurs de medication et les elements connexes a ameliorer, d’apres les perceptions des professionnels de la sante et des patients, et comparer ces perceptions et en faire ressortir les differences. Methodes : Les erreurs de medication documentees dans les hopitaux de la regie de la sante South Shore Health de NouvelleEcosse entre fevrier 2002 et juin 2004 ont ete compilees et analysees pour en degager les tendances. Ces dernieres et des exemples d’erreurs de medication ont ete presentes a deux groupes de discussion, le premier forme de professionnels de la sante, le second compose de patients. On a demande aux participants de cerner les facteurs qui a leurs yeux contribuaient a la survenue des erreurs de medication, en utilisant la technique du groupe nominal, et les elements connexes qui pourraient etre ameliores, en utilisant un diagramme d’Ishikawa (causes-effet). Resultats : Les professionnels de la sante et les patients ont defini differents facteurs qui contribuaient a la survenue des erreurs. Les professionnels de la sante ont cerne des facteurs lies aux personnes, alors que les patients ont releve des facteurs lies a la fois aux personnes et aux systemes en place. D’apres le diagramme de causes-effet, les participants ont estime que les interventions visant a reduire les erreurs de medication devaient etre principalement dirigees sur deux categories de causes: « personnes » et « methodes et gestion ». Conclusions : Un large eventail de facteurs percus comme contribuant a la survenue des erreurs de medication a ete defini. Les resultats fournissent des renseignements precieux qui pourraient servir a ameliorer les systemes de distribution des medicaments a la regie regionale de la sante South Shore Health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».