Using a Preprinted Order Sheet to Reduce Prescription Errors in a Pediatric Emergency Department: A Randomized, Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Medication errors are common among pediatric patients and in emergency departments (EDs). Such errors may lead to prolonged hospitalization, unnecessary diagnostic tests and treatments, and death. The objective of this study was to determine whether the use of a structured order sheet reduces the incidence of medication errors in a pediatric ED. METHODS: The study was a randomized, controlled study that was conducted in a tertiary care pediatric hospital. Eighteen days were randomized into 2 study groups: days during which the regular blank order sheets were used and days during which preprinted, formatted, order sheets were used. All patients' charts from these days were reviewed by 2 medical students, who extracted demographic, clinical, and therapeutic data into a database. Two pediatric emergency physicians, blinded to the form used, reviewed the database and independently decided whether an error had occurred and the severity of the error. RESULTS: Within the study period, there were 2157 visits to the ED. A total of 2058 (95.4%) charts were available for review. A total of 411 (52.2%) orders for drugs in the ED were ordered on the regular form, and 376 (47.8%) were given on the new form. Drug errors were identified in 68 (16.6%) orders when the regular form was used and in 37 (9.8%) of the orders on the new form. Using the new form was associated with a significant reduction in the risk for an error (odds ratio: 0.55; 95% confidence interval: 0.34-0.90). CONCLUSIONS: The use of a preprinted structured order form significantly reduces medication errors among pediatric patients in the ED.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».