THE ROLE OF THE PAEDIATRIC CLINICAL PHARMACIST IN REDUCING MEDICATION ERRORS: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Aim Clinical pharmacists in some countries are a recognised primary source for providing evidence based (where possible) information and advice, to ensure delivery of the correct, safest and most effective medication to patients.1 We wished to determine from the literature: the effect of paediatric clinical pharmacists9 activities on reducing medication error rates; the nature of pharmacists9 interventions to minimise or prevent medication errors in children; other pharmacists9 contributions to patient care. Methods Systematic search of five databases: EMBASE, International Pharmaceutical Abstracts, Ovid MEDLINE(R), Allied and Complementary Medicine and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature to end of July 2013, using 74 keywords. Inclusion criteria: original research studies identifying the effect of pharmacists9 activities on reducing/detecting medication errors in neonatal or paediatric patients, or in the general population, where neonatal or paediatric data was separately identified. Results Twenty-five relevant studies were identified in 13 different countries (mostly the US followed by the UK). Studies used three methods of data collection to detect medication errors: chart review, review of incident reports and direct observation of nurses and parents administering medications. Pharmacists identified prescribing, administration and medication errors in general (where the type of error was not specified). Nine studies provided only the number of errors intercepted with no denominator. The remaining 16 studies identified the error rate using seven different denominators. These methodological variations made studies very difficult to compare. Pharmacists intercepted 29 types of medication errors, most commonly: wrong dose (21 studies); wrong drug (11); wrong route of administration (8); incomplete prescriptions (8) and omission of medications (8). Antibiotics were the most common group of medications where interventions were made. The acceptance rate of pharmacists9 recommendations by doctors was identified by nine studies and ranged between 24% (in US) and 98% (in Canada). Pharmacists made 15 different types of contributions. The most common were: provision of information in response to other healthcare professionals9 queries (7 studies); cost savings (e.g. €532 per patient saved in a German paediatric neurology ward as a result of preventing wastage of medications) (5); medication reconciliation (3); education of patients/parents in drug administration to facilitate adherence (3). Education was another successful initiative highlighted in six studies e.g. education of doctors decreased the prescribing dosing error rate from 61.8 to 1.3% of all orders in an Indian specialist children9s hospital.2 It decreased the nurse administration error rate from 40.4% to 7.9% of all administrations and parents from 96.6% to 5.6% of all administrations in Germany.3 Conclusion Paediatric clinical pharmacists use a wide range of initiatives to reduce and prevent medication errors mainly in the US and the UK. Little information is available from other parts of the world where such activities are also likely to be valuable.
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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 | 0,021 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».