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Enregistrement W1987940905 · doi:10.1097/ccm.0000000000000499

A Multicenter Study of the Point Prevalence of Drug-Induced Hypotension in the ICU

2014· article· en· W1987940905 sur OpenAlexaboutno aff
Sandra L. Kane‐Gill, Jaclyn M. LeBlanc, Joseph F. Dasta, Sandeep Devabhakthuni

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood pressureAdverse effectDrugLorazepamAnesthesiaObservational studyPharmacovigilanceMetoprololFentanylFurosemideEmergency medicineInternal medicineIntensive care medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the point prevalence of drug-induced hypotension episodes in critically ill patients, to assess the episodes resulting from error, and to describe how episodes are treated. DESIGN: Multicenter observational, 24-hour snapshot study. SETTING: Forty-seven ICUs in 27 institutions located in the United States, Canada, and Singapore. PATIENTS: A total of 688 ICU patients were evaluated. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Patients were included in the study if they had an episode of hypotension in the 24 hours prior to the clinical pharmacists' evaluation. The definition for a hypotensive episode is either a systolic blood pressure less than 90 mm Hg or a decrease in systolic blood pressure of 30 mm Hg over a 2-hour period. Each episode of unintentional hypotension was assessed for suspected drug-related causes. When a drug-related cause was suspected, an objective assessment tool, the modified Kramer, was used to determine causality. A score of at least "possible" was considered drug induced, referred to as a "drug-related hazardous condition." A drug-related hazardous condition is the temporal gap (intermediate stage) between the identification of an adverse drug reaction and the subsequent onset of drug-induced injury, known as an "adverse drug event." Drug-induced episodes were evaluated for medication errors and treatment. One hundred fifty-eight patients experienced 204 hypotensive episodes that were considered unintentional and drug related. Common drugs implicated included propofol, fentanyl, metoprolol, lorazepam, hydralazine, and furosemide. A total of 54 episodes (26.5%) resulted from medication errors. Common error types were improper dose/quantity (46%) and prescribing (25%). A total of 56.9% episodes were treated. CONCLUSIONS: Many hypotensive episodes in the ICU are drug related and require treatment. A substantial portion of these episodes result from errors and are therefore preventable. This presents opportunities to improve prescribing including optimizing drug dosing to avoid possible patient harm from drug-induced hypotension.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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