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Enregistrement W2130331477

Multiple intravenous infusions phase 1b: practice and training scan.

2012· article· en· W2130331477 sur OpenAlexaboutno aff
Andrea Cassano-Piché, Mark Fan, Shirley Sabovitch, Caterina Masino, AC Easty

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntravenous Infusion Technology and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntravenous InfusionsMedicineFood and drug administrationPatient safetyHarmAdministration (probate law)Intravenous drugMedical emergencyEmergency medicineAnesthesiaFamily medicinePsychologyHealth carePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Minimal research has been conducted into the potential patient safety issues related to administering multiple intravenous (IV) infusions to a single patient. Previous research has highlighted that there are a number of related safety risks. In Phase 1a of this study, an analysis of 2 national incident-reporting databases (Institute for Safe Medical Practices Canada and United States Food and Drug Administration MAUDE) found that a high percentage of incidents associated with the administration of multiple IV infusions resulted in patient harm. OBJECTIVES: The primary objectives of Phase 1b of this study were to identify safety issues with the potential to cause patient harm stemming from the administration of multiple IV infusions; and to identify how nurses are being educated on key principles required to safely administer multiple IV infusions. DATA SOURCES AND REVIEW METHODS: A field study was conducted at 12 hospital clinical units (sites) across Ontario, and telephone interviews were conducted with program coordinators or instructors from both the Ontario baccalaureate nursing degree programs and the Ontario postgraduate Critical Care Nursing Certificate programs. Data were analyzed using Rasmussen's 1997 Risk Management Framework and a Health Care Failure Modes and Effects Analysis. RESULTS: Twenty-two primary patient safety issues were identified with the potential to directly cause patient harm. Seventeen of these (critical issues) were categorized into 6 themes. A cause-consequence tree was established to outline all possible contributing factors for each critical issue. Clinical recommendations were identified for immediate distribution to, and implementation by, Ontario hospitals. Future investigation efforts were planned for Phase 2 of the study. LIMITATIONS: This exploratory field study identifies the potential for errors, but does not describe the direct observation of such errors, except in a few cases where errors were observed. Not all issues are known in advance, and the frequency of errors is too low to be observed in the time allotted and with the limited sample of observations. CONCLUSIONS: The administration of multiple IV infusions to a single patient is a complex task with many potential associated patient safety risks. Improvements to infusion and infusion-related technology, education standards, clinical best practice guidelines, hospital policies, and unit work practices are required to reduce the risk potential. This report makes several recommendations to Ontario hospitals so that they can develop an awareness of the issues highlighted in this report and minimize some of the risks. Further investigation of mitigating strategies is required and will be undertaken in Phase 2 of this research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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