Effects of an integrated clinical information system on medication safety in a multi-hospital setting
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The implementation of vendor-based integrated clinical information technology was studied, and its effect on medication errors throughout the medication-use process in a health care system was evaluated. METHODS: The integrated systems selected for implementation included computerized physician order entry, pharmacy and laboratory information systems, clinical decision-support systems (CDSSs), electronic drug dispensing systems (EDDSs), and a bar-code point-of-care medication administration system. The primary endpoint was the reduction in related medication errors. Secondary endpoints included the reductions in medication order turnaround time and EDDS override transactions. RESULTS: Integrated clinical information system technology was implemented in a multihospital health care system with a phased-in approach. A positive effect of this integration on medication errors throughout the medication-use process was demonstrated. Most prescribing errors decreased significantly in the selected categories monitored, specifically drug allergy detection, excessive dosing, and incomplete or unclear orders. Pharmacists were also twice as likely to identify dosages requiring adjustment for renal insufficiency when the integrated technology was in place and more than six times as likely for drug levels outside of the therapeutic range. A positive effect on medication administration safety was also demonstrated: 73 administration-related errors were intercepted through electronic bar-code scanning for every 100,000 doses charted. CONCLUSION: Integration of clinical information system technology decreased selected types of medication errors throughout the medication-use process in a health care system and improved therapeutic drug monitoring in patients with renal insufficiency and in patients receiving drugs with narrow therapeutic ranges through the use of CDSS alerts.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle