How to change nurses’ behavior leading to medication administration errors using a survey approach in United Christian Hospital
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».