Using Human Factors Methods to Evaluate the Labelling of Injectable Drugs
Notice bibliographique
Résumé
Adverse drug events, including in-hospital medication errors, are a well-documented world-wide problem. This interdisciplinary team set out to examine the issues related to the labelling of injectable drugs. We sought answers to the following two questions: (1) To what extent do injectable drug labels adhere to existing Canadian design practice recommendations and regulations for labelling and (2) is there a need to make changes to the recommendations or regulations for labelling of injectable drugs in Canada? The project contained three phases. The first phase involved taking a sample of vials and ampoules from a hospital pharmacy and identifying adherence to the 1999 Canadian Standards Association standard for the labelling of drug ampoules, vials and prefilled syringes, as well as with the Canadian (Health Canada) Food and Drug Regulations for labelling. The second phase involved a failure mode and effects analysis of the label-reading process in order to identify information on the label considered critical for safe medication use. The third phase involved a preliminary human factors experiment addressing one problem identified with existing labels. Our finding is that existing injectable drug labels do not adhere sufficiently to available best design standards for labels and also do not adhere to all Canadian Food and Drug Regulations. Recommendations are made to inform future enhancements to labelling standards, guidelines and regulations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».