Development of Canadian Safety Indicators for Medication Use
Notice bibliographique
Résumé
Reports of preventable illness due to medication errors are widespread in Canada. However, quantifying the magnitude of the problem has been hampered by a lack of measurement tools. Canadian-specific indicators, or performance measures, of safe medication use do not exist. The objective of this study was to develop a set of Canadian consensus-based indicators for the safe use of medication for both in-patient and outpatient settings. A panel of 20 national experts was established from a convenience sample of experts representing medicine, nursing, pharmacy, research and decision-makers in hospitals and community settings across Canada. After creating a list of potential indicators from the literature, the final consensus set was chosen by the panel using a Delphi survey process via e-mail. After three rounds, consensus was obtained on 20 medication-use safety indicators: seven indicators were related to systems of care, five to prescribing/ordering, three to monitoring/assessment, three to medication administration, one to preparation and dispensing and one to purchasing/inventory management. Seventeen of the indicators measure a process of care (in contrast to health outcome); at least 10 have applications outside the in-patient setting. The resulting 20 medication-use safety indicators are diverse in scope and should be applicable in a variety of practice settings. These indicators may provide clinicians and decision-makers with valuable tools to assess the safety of medication-use systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».