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Enregistrement W2169831810 · doi:10.4212/cjhp.v66i5.1284

Retrospective Analysis of Opioid Medication Incidents Requiring Administration of Naloxone

2013· article· en· W2169831810 sur OpenAlexaffvenue
Katherine Neil, Allison Marcil, Lynette Kosar, Zack Dumont, Lisa Ruda, Kaitlyn McMillan

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensLloydminster HospitalRegina Qu'Appelle Health Region
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine(+)-NaloxoneOpioidRetrospective cohort studyEmergency medicineIncident reportAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Opioid analgesics are high-alert medications known to cause adverse drug events.Objectives: The purpose of this study was to determine the cause of opioid incidents requiring administration of naloxone, an opioid reversal agent. The specific objectives were to determine the number of opioid incidents and the proportion of incidents documented through occurrence reporting and to characterize the incidents by phase in the medication-use process, by type of incident, and by drug responsible for toxic effects.Methods: A retrospective chart analysis was conducted using records from 2 acute care centres in the Regina Qu’Appelle Health Region. The study included inpatients who received naloxone for reversal of opioid toxicity resulting from licit, in-hospital opioid use. Cases were classified as preventable or nonpreventable. Preventable cases were analyzed to determine the phase of the medication-use process during which the incident occurred. These cases were also grouped thematically by the type of incident. The drug most likely responsible for opioid toxicity was determined for each case. The proportion of cases documented by occurrence reporting was also noted.Results: Thirty-six cases involving administration of naloxone were identified, of which 29 (81%) were deemed preventable. Of these 29 preventable cases, the primary medication incident occurred most frequently in the prescribing phase (23 [79%]), but multiple phases were often involved. The cases were grouped into 6 themes according to the type of incident. Morphine was the drug that most frequently resulted in toxic effects (18 cases [50%]). Only two of the cases (5.6%) were documented by occurrence reports.Conclusion: Preventable opioid incidents occurred in the acute care centres under study. A combination of medication safety initiatives involving multiple disciplines may be required to decrease the incidence of these events and to better document their occurrence.RÉSUMÉContexte : Les analgésiques opioïdes sont des médicaments qui commandent une vigilance élevée, connus pour les événements indésirables qu’ils entraînent.Objectifs : Le but de cette étude était de déterminer la cause des incidents attribuables aux opioïdes nécessitant l’administration de naloxone, un antidote des opioïdes. Les objectifs précis étaient de déterminer le nombre d’incidents attribuables aux opioïdes et la proportion d’incidents constatés par comptes rendus d’événements et de caractériser les incidents selon la phase dans le processus de distribution des médicaments, le type d’incident et l’agent responsable des effets toxiques.Méthodes : Une analyse rétrospective des dossiers médicaux des patients a été menée dans deux centres de soins de courte durée de la Regina Qu’Appelle Health Region. L’analyse incluait les patients hospitalisés ayant reçu de la naloxone pour neutraliser la toxicité opioïde attribuable à l’utilisation intrahospitalière licite d’opioïdes. Les cas d’incidents ont été classés comme étant évitables ou non évitables. Les cas évitables ont été analysés afin de déterminer la phase du processus de distribution des médicaments durant laquelle l’incident est survenu. Ces cas ont également été regroupés par type d’incident. Le médicament le plus susceptible d’avoir causé une toxicité opioïde a été déterminé pour chaque cas. La proportion de cas constatés par comptes rendus d’événements a aussi été notée.Résultats : On a relevé 36 cas nécessitant l’administration de naloxone, dont 29 (81 %) ont été jugés évitables. De ces 29 cas évitables, le principal incident lié au médicament est survenu le plus souvent dans la phase de prescription (23 [79 %]), mais plusieurs phases étaient souvent en cause. Les cas ont été regroupés en six types d’incidents. La morphine était l’agent ayant le plus souvent entraîné des effets toxiques (18 cas [50 %]). Seulement deux des cas (5,6 %) ont été constatés par comptes rendus d’événements.Conclusion : Des incidents évitables liés aux opioïdes sont survenus dans les deux centres de soins de courte durée faisant l’objet de la présente analyse. Une combinaison de mesures faisant appel à plusieurs disciplines pour améliorer la sécurité des médicaments pourrait être nécessaire afin de réduire l’incidence de tels événements et de constater leur occurrence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,286 · 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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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