Medication Safety in the Operating Room: Teaming Up to Improve Patient Safety
Notice bibliographique
Résumé
S everal studies have suggested that medication error is a leading cause of adverse events during anesthesia.For example, in an analysis of critical events during anesthesia, Cooper et al. (1984) demonstrated that the total number of medication-related events (including syringe swaps, drug ampoule swaps, overdoses and incorrect drug choices) far exceeded the next most frequent problem, disconnection of the breathing circuit.In a large Australian survey, Webster et al. ( 2001) estimated the incidence of drug administration errors in anesthesia on the basis of a large, prospective set of data.Overall, one drug administration error was reported for every 133 anesthetics administered.A survey of 687 anesthesiologists (representing a 30% response rate) (Orser et al. 2001) revealed that 85% of the respondents had experienced at least one drug error or near miss.A variety of factors contribute to increases in the risk of medication error in patients undergoing anesthesia, including the use of potent drugs that carry a risk of serious injury or death when administered in excessive doses or without adequate patient support; the dynamic, complex environment of the operating suite; and the fact that one person is responsible for prescribing, dispensing and administering the anesthetic and Medication Safety in the Operating Room: Teaming Up to Improve Patient Safety
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».