Discrepancies between ordered and delivered concentrations of opiate infusions in critical care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to test the assumption that the measured concentrations of medication infusions are within pharmaceutical standards (+/-10% of intended concentrations) and whether, at the time the infusion was mixed, the professional background of persons preparing the infusion or the unit for which the infusion was prepared were related to the observed variation. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This prospective, observational study was conducted in the neonatal and pediatric intensive care units of a university-affiliated tertiary pediatric center. Morphine infusions prepared for clinical use were randomly sampled over a 7-month period. Those with no error between labeled and ordered concentration were further analyzed. High-performance liquid chromatography was used to determine the concentration of morphine infusions. The primary outcome was a difference of >10% between ordered and measured concentrations. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The measured concentration of 65% of the 232 infusions was >10% different from the ordered concentration (95% confidence interval, 58-71%). The concentrations of 6% of infusions represented two-fold errors (95% confidence interval, 3-9%). The difference was normally distributed around zero, suggesting a cumulative effect of random errors, rather than a systematic bias. The time that the infusion was prepared, the professional background of the persons preparing the infusion, and the unit for which the infusion was mixed were not significant predictors of discrepancy (p =.74, analysis of variance). CONCLUSIONS: The concentration of two thirds of infusions prepared for clinical use was outside accepted industry standards. These findings are likely to be broadly representative of intravenous drug administration in hospitalized children and pediatric pharmacokinetic studies. Further study of the causes and clinical impact is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».