Survey of feasibility of a peelable and point-of-use labelling system
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objectives</h3> This article describes a collaborative survey undertaken along with clinical practitioners in the UK and in Canada, in the fall of 2008. Its purpose was to identify the risks associated with poor labelling of injectable medicines. Additionally, it seeks to make recommendations to improve patient safety through the use of an innovative labelling system, including ‘peelable labels with patient-specific data’ and ‘point-of-use drug information labels’. <h3>Methods</h3> In order to assess the use of these labelling systems, clinicians were surveyed regarding their opinions on ‘peelable labels with patient-specific data’ and ‘point-of-use drug information labels’. <h3>Results</h3> Practitioners expressed their support for the use of an innovative labelling system, including ‘peelable labels with patient-specific data’ and ‘point-of-use drug information labels’. <h3>Conclusions</h3> Due to the deleterious consequences of medication errors, health systems are always seeking ways to improve and prevent these errors. Innovative drug labelling is one mechanism that can be used to prevent errors. A ‘peelable label with patient-specific data’ can be affixed to a syringe. This is one proposed mechanism to ensure that patients receive the correct medication and the correct dose. A ‘point-of-use drug information label’ provides clinicians with drug information at the site of treatment, which may prevent mistakes.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».