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Enregistrement W2260384388 · doi:10.5863/1551-6776-13.2.65

Medication Errors: Neonates, Infants and Children Are the Most Vulnerable!

2008· article· en· W2260384388 sur OpenAlexaff
Robert L. Poole, Bruce Carleton

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Pediatric Pharmacology and Therapeutics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensChild and Family Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePatient safetyPharmacyMedical emergencyComputerized physician order entryAdverse drug eventAdverse effectClinical pharmacyPediatricsHealth careIntensive care medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical errors continue to plague the increasingly complex inpatient medical care system. Pediatric patient populations continueto be those most vulnerable to serious and sometimes fatal adverse drug events. Studies have shown that up to 93% of medication errors in children might have been prevented by computerized physician order entry (CPOE) and unit-based clinical pharmacists.1–4 A recent study reported that adverse drug event (ADE) rates in hospitalized children are substantially higher (15.7 per 1000 patient-days) than previously described.5 Professional organizations have provided detailed guidelines for preventing medication errors in pediatrics.6–8 With practice guidelines, prevention strategies and the benefits of unit based clinical pharmacists, why do these errors continue to happen? The following issues still need to be addressed by organizations treating pediatric patients, pharmaceutical manufacturers, medical software vendors and technology innovators:On April 11, 2008, The Joint Commission published a “Sentinel Event Alert” on preventing pediatric medication errors.10 This alert outlines pediatric specific risk reduction strategies for reducing medication errors: 1) Standardize and identify medications effectively, as well as the processes for drug administration. 2) Ensure full pharmacy oversight as well as the involvement of other appropriate staff-in the verifying, dispensing and administering of both neonatal and pediatric medications. 3) Use technology judiciously.Other Joint Commission suggested actions are also included in this document. Although most, if not all of these recommendations, are in place in the nation's Children's Hospitals, they are not common in hospitals where infants and children are only a small portion of the patient population. All hospitals that treat any infants or children should make every effort to make their medication—related systems and processes safe for the most vulnerable patients. Getting to zero errors will require the constant vigil of all healthcare professionals. CPOE, barcoding, the use of robotics and ADCs are tools that can help but they need careful application in the pediatric arena.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,010

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations18
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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