Incidence of medication errors and adverse drug events in the ICU: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication errors (MEs) and adverse drug events (ADEs) are both common and under-reported in the intensive care setting. The definitions of these terms vary substantially in the literature. Many methods have been used to estimate their incidence. METHODS: A systematic review was done to assess methods used for tracking unintended drug events in intensive care units (ICUs). Studies published up to 22 June 2007 were identified by searching eight online databases, including Medline. In total, 613 studies were evaluated for inclusion by two reviewers. RESULTS: The authors selected 29 papers to analyse; all studies took place in an ICU, were reproducible and reported ICU-specific rates of events. Rates of MEs varied from 8.1 to 2344 per 1000 patient-days, and ADEs from 5.1 to 87.5 per 1000 patient-days. The definitions of ADE and ME in the studies varied widely. CONCLUSIONS: Much variation exists in reported rates and definitions of ADEs and MEs in ICUs. Some of this variation may be due to a lack of standard definitions for ADEs and MEs, and methods for detecting them. Further standardisation is needed before these methods can be used to evaluate process improvements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».