Medication errors on oral chemotherapy in children with acute lymphoblastic leukemia in a developing country
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication errors occur universally. Inappropriate administration of chemotherapy drugs can have adverse effects in cancer patients. Our objective was to assess the rate and type of medication errors in children with acute lymphoblastic leukemia (ALL) receiving oral chemotherapy in outpatient setting. PROCEDURE: Prescription and administration of oral chemotherapy drugs in children with ALL were evaluated prospectively to determine rate and type of medication errors. Errors were defined as prescription (physician) level or administration (patient) level errors. RESULTS: Two hundred eighty-nine drugs were prescribed to 121 patients. Medication errors occurred in 36 (12.5%) prescriptions; 21(7.3%) were administration errors, 13 (4.5%) were prescribing errors, and two errors occurred at both levels. Mercaptopurine (6-MP) was significantly associated with higher rates of errors (Odds ratio [OR] = 2.1, 95% CI [confidence interval] 1-4.1) whereas lapses were less with dexamethasone (OR = 0.25, 95% CI 0.09-0.67). As a result of medication errors 28 (23.1%) patients received inappropriate doses. Twenty five (21%) patients received sub-optimal doses whereas three got higher doses of chemotherapy. On univariate analysis, socioeconomic status, education status of the caregiver, 6-MP and methotrexate were significantly associated with errors (P ≤ 0.05). On multivariate analysis, ≤ primary school education of the caregiver and prescription of methotrexate were independent predictors of errors. CONCLUSIONS: Medication errors affected nearly one fourth of the children receiving oral chemotherapy. Future studies are needed to look at effective interventions to avoid chemotherapy associated errors especially amongst the lower strata of society.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».