Dispensing errors and uncertainty: Perspectives of pharmacists in a tertiary health facility in Lagos, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Dispensing errors (DE) and health care uncertainty impact on health outcomes in a variety of ways. The aim of initiating therapy is to enhance patient wellness but human error probabilities sometimes cause harm or even fatalities and litigations.Objective: The aims of this study are to discuss the underlying factors in dispensing errors, health care uncertainty and therapeutic outcomes, and to identify the extent of human- and system-based sources of errors by exploring hospital pharmacists’ attitudes and dispositions to DE and uncertainties; and the implications for patient safety in a tertiary hospital.Methods: The study involved a sample of 44 pharmacists who were administered a survey research inventory designed to assess pharmacists’ attitudes and involvement in DE and uncertainty on a variety of important dimensions.Results: Overall the survey research data showed high rating of five human-based dimensions that would minimize dispensing errors, two human-system based, while three system-based (structural) issues were rated as dimensions that would aggravate DE in uncertain health care scenarios.Conclusions: The practical importance of the results for pharmacy practice and therapeutic outcomes are discussed and some suggestions made on how to minimize DE and uncertainty and the policy implications in the hospital pharmacy setting.
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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 | 0,001 | 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 ».