Frequency and Type of Medication Discrepancies in One Tertiary Care Hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: Discrepancies in records used within the medication use system have been identified as a contributing factor of medication errors. The objective of this study was to determine the frequency and type of discrepancies in the medication use system in one tertiary care hospital. METHODS: Using a sample of patients (convenience sampling technique), the physician's orders, the nursing medication administration record and the pharmacy profile were compared in an attempt to identify discrepancies among them. A discrepancy was defined as a deviation from the physician's order as written in the chart. Each discrepancy was categorized according to seven components of the medication order, its location in the medication use process and its mode of delivery. RESULTS: One thousand, four hundred twenty-four orders representing 197 patients from 13 nursing units were sampled for this study. Thirteen percent of the orders were discrepant and 61% of patients had at least one discrepancy. The most frequent types of discrepancies were drug omissions and unordered drugs. DISCUSSION: The discrepancies identified in this study suggest that either orders are not reaching pharmacy or orders are not being processed appropriately in pharmacy. The location of discrepancies also suggests that there are deficiencies in communication between healthcare professionals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».