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Enregistrement W2120307609 · doi:10.1136/qshc.2009.032839

The impact of traditional and smart pump infusion technology on nurse medication administration performance in a simulated inpatient unit

2010· article· en· W2120307609 sur OpenAlexafffund
Patricia Trbovich, Sonia Pinkney, Joseph A Cafazzo, Anthony Easty

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntravenous Infusion Technology and Safety
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareUniversity Health Network
Mots-clésInfusion pumpMedicineBarcodeInsulin pumpPatient safetyDosingLimit (mathematics)AnesthesiaComputer scienceInternal medicineMathematicsHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Assess the impact of infusion pump technologies (traditional pump vs smart pump vs smart pump with barcode) on nurses' ability to safely administer intravenous medications. DESIGN: Experimental study with a repeated measures design. SETTING: High-fidelity simulated inpatient unit. RESULTS: The nurses remedied 60% of "wrong drug" errors. This rate did not vary as a function of pump type. The nurses remedied "wrong patient" errors more often when using the barcode pump (88%) than when using the traditional pump (46%) or the smart pump (58%) (Cochran Q=14.36; p<0.05). The number of nurses who remedied "wrong dose hard limit" errors was higher when using the smart pump (75%) and the barcode pump (79%) than when using the traditional pump (38%) (Cochran Q=12.13; p<0.003). Conversely, there was no difference in remediation of "wrong dose soft limit" errors across pump types. The nurses' pump programming was less accurate when mathematical conversions were required. Success rates on secondary infusions were low (55.6%) and did not vary as a function of pump type. CONCLUSIONS: These findings indicate that soft (changeable) limits in smart infusion pumps had no significant effect in preventing dosing errors. Provided that smart pumps are programmed with hard (unchangeable) limits, they can prevent dosing errors, thereby increasing patient safety. Until barcode pumps are integrated with other systems within the medication administration process, their role in enhancing patient safety will be limited. Further improvements to pump technologies are needed to mitigate risks associated with intravenous infusions, particularly secondary infusions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations96
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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