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Enregistrement W2117586793 · doi:10.1136/bmjqs-2014-003555

Computerised physician order entry-related medication errors: analysis of reported errors and vulnerability testing of current systems

2015· article· en· W2117586793 sur OpenAlexaff
Gordon D. Schiff, Mary G. Amato, Tewodros Eguale, Jennifer J. Boehne, Adam Wright, Ross Koppel, Ali Rashidee, Robert B. Elson, Diana L. Whitney, T-T Thach, David W. Bates, Andrew C. Seger

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Patient Safety Foundation
Mots-clésMedicineOrder entryComputerized physician order entryVulnerability (computing)Order (exchange)Medical emergencyVulnerability assessmentFamily medicineNursingComputer securityHealth careComputer sciencePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Medication computerised provider order entry (CPOE) has been shown to decrease errors and is being widely adopted. However, CPOE also has potential for introducing or contributing to errors. OBJECTIVES: The objectives of this study are to (a) analyse medication error reports where CPOE was reported as a 'contributing cause' and (b) develop 'use cases' based on these reports to test vulnerability of current CPOE systems to these errors. METHODS: A review of medication errors reported to United States Pharmacopeia MEDMARX reporting system was made, and a taxonomy was developed for CPOE-related errors. For each error we evaluated what went wrong and why and identified potential prevention strategies and recurring error scenarios. These scenarios were then used to test vulnerability of leading CPOE systems, asking typical users to enter these erroneous orders to assess the degree to which these problematic orders could be entered. RESULTS: Between 2003 and 2010, 1.04 million medication errors were reported to MEDMARX, of which 63 040 were reported as CPOE related. A review of 10 060 CPOE-related cases was used to derive 101 codes describing what went wrong, 67 codes describing reasons why errors occurred, 73 codes describing potential prevention strategies and 21 codes describing recurring error scenarios. Ability to enter these erroneous order scenarios was tested on 13 CPOE systems at 16 sites. Overall, 298 (79.5%) of the erroneous orders were able to be entered including 100 (28.0%) being 'easily' placed, another 101 (28.3%) with only minor workarounds and no warnings. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Medication error reports provide valuable information for understanding CPOE-related errors. Reports were useful for developing taxonomy and identifying recurring errors to which current CPOE systems are vulnerable. Enhanced monitoring, reporting and testing of CPOE systems are important to improve CPOE safety.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,246
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations135
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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