MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1997939055 · doi:10.1177/154193121005401225

Medication Container Look A-Likes: Does Color Matter?

2010· article· en· W1997939055 sur OpenAlexaff
Elise Teteris, Jeff K. Caird

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDimension (graph theory)AmpouleSimilarity (geometry)Multidimensional scalingDrug packagingPsychologyFeature (linguistics)MedicineComputer scienceArtificial intelligenceMathematicsStatisticsChemistryCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the heightened interest on medication mix-ups in the media, improvements to patient health and safety are a natural focus for research in medical human factors. Specifically, this project sought to answer the question ‘Does Color Matter?’ with respect to medication containers/labels and their contribution to look-a-like medication mix-ups. Participants were asked to rate the perceptual similarity of pairs of medication ampoules and vials. Ratings were analyzed using Multi-Dimensional Scaling (MDS). A three dimensional solution provided the best fit of the results. Participants rated medication ampoules as highly similar if they shared the same glass color (dimension 1), label color (dimension 2), and label pattern (dimension 3). Ratings of medication vials were similar if they had similar glass color (dimension 1), label pattern (dimension 2) and label color (dimension 3). The results of this study show that color is an important feature used by nurses when judging medications on their similarity. Discussion centers on the practical implications of the results on medication look a-like confusions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual MeetingMême sujetPatient Safety and Medication ErrorsTravaux en français237 207