A Prescription for misunderstanding: Opportunities for misinterpretation along the information flow from physician to patient
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medication errors are costly in both human and financial loss. Interpretations of prescription instructions have been found to vary considerably, including discrepancies between patients and prescribing physicians. Objective: Identify discrepancies in interpretation of prescription instructions between healthcare consumers, nurses, and physicians Method: Research Design: Cross-sectional study; Setting: Large university, 2 hospitals and various clinics in Mississippi and Florida; Participants: 74 young healthcare consumers, 34 RNs, and 36 physicians; Measures: Questionnaires asking for interpretations (i.e., what times would/should you take the drug) for various prescription instructions were provided to healthcare consumers, nurses, and physicians. Results: There was considerable within-group variability in the interpretation of prescription instructions by all groups including physicians. Moreover, physicians, nurses, and healthcare consumers exhibited between group variability in their interpretation of prescription instructions. None of the instructions were uniformly interpreted and a fair number of consumer and nurse interpretations resulted in potentially unsafe schedules of drug administration. Some physicians and nurses also apparently lacked awareness of the potential for interpretation variability. Conclusions: Because two healthcare providers can have different intentions for identical instructions, an awareness and subsequent education of potential sources of misinterpretation is vital. The present results indicate a need to identify and explore within-group variability of intent among physicians and other healthcare providers.
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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 | 0,018 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».