Systematic review of physical and chemical compatibility of commonly used medications administered by continuous infusion in intensive care units
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify the physical and chemical stability data published for commonly used continuously infused medications in the intensive care unit and to evaluate the quality of the studies providing these data. DATA SOURCES AND STUDY SELECTION: We conducted a systematic electronic literature search of MEDLINE, EMBASE, and International Pharmaceutical Abstracts as well as the references of electronic drug compatibility textbooks for all English and French language research publications evaluating the physical compatibility or chemical stability of the 820 possible two-drug combinations of 41 commonly used drugs in an adult intensive care unit. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: A total of 93 studies comprised of 86 (92%) studies evaluating physical compatibility and 35 (38%) studies evaluating chemical compatibility of at least one drug combination of interest were included. Physical and/or chemical compatibility data exist for only 441 of the possible 820 two-drug combinations (54%), whereas chemical compatibility data exist for only 75 (9%) of the possible combinations. Of the 441 combinations for which compatibility data are available, 67 (15%) represent incompatible combinations and 39 (9%) had conflicting data in which both compatible and incompatible data were identified. CONCLUSIONS: Physical compatibility studies that provide the basis for y-site compatibility are lacking for commonly used medications in intensive care unit patients and may contribute to unsafe medication practices. Furthermore, the heterogeneity in the methodology of these studies likely contributes to the common finding of conflicting data for specific combinations of drugs. Future studies should apply similar methodologic and reporting principles to be able to reproduce and compare outcomes both clinically and in the laboratory.
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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 | 0,001 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».