MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2135286300 · doi:10.5430/jnep.v4n12p17

How to change nurses’ behavior leading to medication administration errors using a survey approach in United Christian Hospital

2014· article· en· W2135286300 sur OpenAlexvenueno aff
Lap Fung Tsang, Tak Kwan Yuk, So Yuen Alice Sham

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdministration (probate law)MedicineNursingPatient safetyBehaviour changePsychologyFamily medicineHealth carePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Medication administrations errors (MAEs) occur frequently in the world. Preventive measures have been extensively studied, but there is very limited literature considering nurses’ behavior leading to medication administration errors in hospitals. Objectives: This study aimed to change nurses’ behavior so as to reduce MAE rate. The objective of this study was to study the phenomenon of nurses’ behavior during medication administration and to infer these behaviors that might cause MAE. The secondary outcome aimed to evaluate the effectiveness of existing preventive measures. Methods: A convenience sampling design was employed to recruit around 1600 qualified nurses to participate in 6 identical surveying forums where a self-reported questionnaire was filled by participants under guidance led by the first author between August 2013 and September 2013. Results : There is a significant decreasing trend of MAE from the peak at 0.61 to the current 0.22 per 1,000 occupied patient bed days after the surveying forums were organized. A variety of inappropriate behaviours of medication administration was identified. Most of them were found significantly associated with MAE. Length of time nurses have been working was thought to be an important factor to lead to MAE due to complacency and poor supervision. Other possible factors such as knowledge deficits, poor communication and poor speak-up culture were associated with MAE. Conclusion: Risk of MAEs is inherent in medication administration, and if not properly managed, incidents will happen. Incidents will jeopardize nurses’ work performance, influence the patient safety and sustainability of the relationship between nurses and patients. In this study, various risks of nurses’ behaviour in medication administration have been revealed. The surveying forum might be a good way for nurses to self-evaluate their behavior and to perform proper ways of medication administration. Although there are different preventive measures implemented, information is not reached at nurses. The nursing implications were recommended to uphold safety of nursing behavior from personal to corporate level.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,304
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nursing Education and PracticeMême sujetPatient Safety and Medication ErrorsTravaux en français237 207