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Enregistrement W2094101228 · doi:10.4212/cjhp.v64i4.1036

Avoiding Potential Medication Errors Associated with Non-intuitive Medication Abbreviations

2011· article· en· W2094101228 sur OpenAlexaffvenue
Jonas Shultz, Lisa Strosher, Shaheen Nenshi Nathoo, Jim Manley

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComprehensionOxycodoneCategorizationDrug administrationEmergency departmentMedical emergencyNursingPharmacologyInternal medicineOpioidComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pharmaceutical companies use a variety of abbreviations to denote short- and long-acting medications. Errors involving the administration of these medications are frequently reported.Objectives: To evaluate comprehension rates for abbreviations used to denote short- and long-acting medications and to evaluate whether changes to medication labels could reduce potential errors in the selection and administration of medications.Methods: In phase 1 of the study, nursing staff were asked to define 4 abbreviations and then to categorize them by release rate. In phase 2, a simulation exercise, nursing staff were asked if it would be appropriate to administer a medication illustrated in a photograph (oxycodone CR 5-mg blister pack) on the basis of information highlighted in a screen shot of an electronic medication administration record (order for oxycodone 5 mg). Three different presentations were used to identify the medication in the medication administration record and on the drug label.Results: In phase 1, 10 (28%) of 36 nursing staff members knew what all 4 abbreviations meant, and 14 (39%) correctly classified all 4 abbreviations as indicating a short- or a long-acting medication. In the simulation exercise (phase 2), labelling changes reduced the likelihood of a potential medication administration error.Conclusions: Most abbreviations used to indicate short- versus longacting medications were not correctly understood by study participants. Of more concern was the incorrect interpretation of some abbreviations as indicating the opposite release rate (e.g., “ER” interpreted as meaning “emergency release”, rather than “extended release”, with incorrect classification as a short-acting medication). This evaluation highlighted the potential consequences of using non-intuitive abbreviations to differentiate high-risk medications having different release rates.RÉSUMÉContexte : Les sociétés pharmaceutiques utilisent une panoplie d’abréviations pour désigner leurs médicaments à action brève ou prolongée. Or, on signale des erreurs fréquentes d’administration de ces médicaments.Objectifs : Évaluer le taux de compréhension des abréviations utilisées pour désigner les médicaments à action brève et à action prolongée et si des changements aux étiquettes de ces médicaments pourraient réduire les erreurs potentielles dans le choix et l’administration de ceux-ci.Méthodes : Dans la 1re phase de l’étude, on a demandé au personnel infirmier de définir quatre abréviations et de les classer par vitesse de libération. Dans la 2e phase, un exercice de simulation, on a demandé au personnel infirmier s’il serait approprié d’administrer le médicament qu’on leur présentait sur une photo (oxycodone CR [controlled release, c.-à-d. à libération contrôlée] à 5 mg en plaquettes alvéolées) en tenant compte de l’information surlignée dans une capture d’écran d’un registre électronique d’administration des médicaments (prescription d’oxycodone 5 mg). Trois présentations différentes ont été utilisées pour désigner le médicament dans le registre d’administration des médicaments et sur l’étiquette du médicament.Résultats : Dans la 1re phase de l’étude, 10 (28 %) des 36 membres du personnel infirmier connaissaient la signification des quatre abréviations et 14 (39 %) les ont correctement classées dans la catégorie action brève ou action prolongée. Dans l’exercice de simulation (2e phase), les changements à l’étiquette ont réduit la possibilité d’une erreur potentielle d’administration du médicament.Conclusions : La plupart des abréviations utilisées pour désigner les médicaments à action brève par rapport à ceux à action prolongée n’étaient pas bien comprises du personnel infirmier. Mais plus inquiétante était l’interprétation erronée de certaines abréviations à l’inverse de leur vitesse de libération (p. ex., ER interprétée comme étant emergency release (c.-à-d. à libération d’urgence) plutôt que extended release (c.-à-d. à libération prolongée) et incorrectement classée comme un médicament à action brève). Cette évaluation souligne les conséquences potentielles de l’utilisation d’abréviations non intuitives pour différencier lesmédicaments à risque élevé ayant des vitesses de libération différentes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,204
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,204
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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