Systematic evaluation of errors occurring during the preparation of intravenous medication
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Errors in the concentration of intravenous medications are not uncommon. We evaluated steps in the infusion-preparation process to identify factors associated with preventable medication errors. METHODS: We included 118 health care professionals who would be involved in the preparation of intravenous medication infusions as part of their regular clinical activities. Participants performed 5 infusion-preparation tasks (drug-volume calculation, rounding, volume measurement, dose-volume calculation, mixing) and prepared 4 morphine infusions to specified concentrations. The primary outcome was the occurrence of error (deviation of > 5% for volume measurement and > 10% for other measures). The secondary outcome was the magnitude of error. RESULTS: Participants performed 1180 drug-volume calculations, 1180 rounding calculations and made 1767 syringe-volume measurements, and they prepared 464 morphine infusions. We detected errors in 58 (4.9%, 95% confidence interval [CI] 3.7% to 6.2%) drug-volume calculations, 30 (2.5%, 95% CI 1.6% to 3.4%) rounding calculations and 29 (1.6%, 95% CI 1.1% to 2.2%) volume measurements. We found 7 errors (1.6%, 95% CI 0.4% to 2.7%) in drug mixing. Of the 464 infusion preparations, 161 (34.7%, 95% CI 30.4% to 39%) contained concentration errors. Calculator use was associated with fewer errors in dose-volume calculations (4% v. 10%, p = 0.001). Four factors were positively associated with the occurrence of a concentration error: fewer infusions prepared in the previous week (p = 0.007), increased number of years of professional experience (p = 0.01), the use of the more concentrated stock solution (p < 0.001) and the preparation of smaller dose volumes (p < 0.001). Larger magnitude errors were associated with fewer hours of sleep in the previous 24 hours (p = 0.02), the use of more concentrated solutions (p < 0.001) and preparation of smaller infusion doses (p < 0.001). INTERPRETATION: Our data suggest that the reduction of provider fatigue and production of pediatric-strength solutions or industry-prepared infusions may reduce medication errors.
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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 | 0,030 | 0,016 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle