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Enregistrement W1979451433 · doi:10.4212/cjhp.v65i1.1099

Errors Associated with IV Infusions in Critical Care

2012· article· en· W1979451433 sur OpenAlexaffvenue
Claudia Summa-Sorgini, Virginia Fernandes, Stephanie Lubchansky, Sangeeta Mehta, David Hallett, Toni Bailie, Stephen E. Lapinsky, Lisa Burry

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensCancer Care OntarioMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: All medication errors are serious, but those associated with the IV route of administration often result in the most severe outcomes. According to the literature, IV medications are associated with 54% of potential adverse events, and 56% of medication errors.Objectives: To determine the type and frequency of errors associated with prescribing, documenting, and administering IV infusions, and to also determine if a correlation exists between the incidence of errors and either the time of day (day versus night) or the day of the week (weekday versus weekend) in an academic medicosurgical intensive care unit without computerized order entry or documentation.Methods: As part of a quality improvement initiative, a prospective, observational audit was conducted for all IV infusions administered to critically ill patients during 40 randomly selected shifts over a 7-month period in 2007. For each IV infusion, data were collected from 3 sources: direct observation of administration of the medication to the patient, the medication administration record, and the patient’s medical chart. The primary outcome was the occurrence of any infusion-related errors, defined as any errors of omission or commission in the context of IV medication therapy that harmed or could have harmed the patient.Results: It was determined that up to 21 separate errors might occur in association with a single dose of an IV medication. In total, 1882 IV infusions were evaluated, and 5641 errors were identified. Omissions or discrepancies related to documentation accounted for 92.7% of all errors. The most common errors identified via each of the 3 data sources were incomplete labelling of IV tubing (1779 or 31.5% of all errors), omission of infusion diluent from the medication administration record (474 or 8.4% of all errors), and discrepancy between the medication order as recorded in the patient’s chart and the IV medication that was being infused (105 or 1.9% of all errors).Conclusions: Strict definitions of errors and direct observation methods allowed identification of errors at every step of the medication administration process that was evaluated. Documentation discrepancies were the most prevalent type of errors in this paper-based system.RÉSUMÉContexte : Toutes les erreurs de médication sont sérieuses, mais celles impliquant la voie d’administration intraveineuse (i.v.) entraînent souvent les conséquences les plus graves. D’après la littérature, les médicaments i.v. sont associés à 54 % des événements indésirables potentiels et à 56 % des erreurs de médication.Objectifs : Déterminer le type et la fréquence des erreurs associées à la prescription, à la consignation et à l’administration de perfusions i.v., et établir s’il existe une corrélation entre l’incidence des erreurs et le moment de la journée (jour ou nuit) ou le jour de la semaine (en semaine ou en fin de semaine) dans une unité de soins intensifs médicochirurgicaux universitaire non dotée d’un système informatisé de saisie des ordonnances et de consignation.Méthodes : Dans le cadre d’un projet d’amélioration de la qualité, on a mené une vérification observationnelle prospective de toutes les perfusions i.v. administrées à des patients gravement malades, pendant 40 quarts de travail choisis au hasard au cours d’une période de sept mois en 2007. On a collecté des données sur chaque perfusion i.v. à partir de trois sources : l’observation directe de l’administration du médicament au patient, le registre d’administration des médicaments et le dossier médical du patient. Le principal paramètre d’évaluation était la survenue d’une erreur de perfusion, sans distinction du type. Une erreur de perfusion était définie comme toute erreur d’omission ou de commission dans le contexte de l’administration d’un médicament par voie i.v. qui a eu ou aurait pu avoir un effet délétère pour le patient.Résultats : On a déterminé que jusqu’à 21 erreurs distinctes pouvaient survenir en association avec l’administration d’une seule dose de médicament par voie i.v. Un total de 1882 perfusions i.v. ont été évaluées et un total de 5641 erreurs ont été mises en évidence. Les omissions ou les divergences de consignation comptaient pour 92,8 % de toutes les erreurs. Les erreurs les plus courantes dans chacune des trois sources étaient l’étiquetage incomplet de la tubulure i.v. (1779 ou 31,5 % de toutes les erreurs), l’omission d’inscription du diluant de la perfusion dans le registre d’administration des médicaments (474 ou 8,4 % de toutes les erreurs) et une divergence entre l’ordonnance telle qu’inscrite dans le dossier du patient et le médicament perfusé par voie i.v. (105 ou 1,9 % de toutes les erreurs).Conclusions : Des définitions strictes des erreurs et des méthodes d’observation directe ont permis de mettre en évidence des erreurs à toutes les étapes du processus d’administration des médicaments qui ont été évaluées. Les divergences de consignation constituaient le type d’erreur le plus fréquent dans ce système non informatisé.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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