MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2172930987 · doi:10.1136/archdischild-2015-308634.13

THE ROLE OF THE PAEDIATRIC CLINICAL PHARMACIST IN REDUCING MEDICATION ERRORS: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW

2015· article· en· W2172930987 sur OpenAlexaboutno aff
Sharon Conroy, Ahmed Alsenani, Helen Sammons

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINEPharmacistPsychological interventionClinical pharmacyPopulationPediatricsSystematic reviewFamily medicineIntensive care medicineEmergency medicinePharmacyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0130,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchives of Disease in ChildhoodMême sujetPharmaceutical studies and practicesTravaux en français237 207