Prescribing errors and uncertainty: Coping strategies of physicians and pharmacists in a tertiary university hospital
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Prescribing errors and uncertainty are of increasing concern to health professionals due to their prevalence and implications for patient safety and wellness.Objectives: To assess the coping strategies of doctors and pharmacists who experienced or observed prescribing errors and uncertainty in a tertiary university hospital, and the implications for therapeutic outcomes.Methods: A self-assessment questionnaire was used to elicit information from a convenience sample of 94 physicians and 35 pharmacists of at least 2 years working experience in a tertiary hospital in Lagos, Nigeria, from October to December 2014. Ethical approval was sought and obtained for the study. The research instrument was validated by experts in the field of medicine, hospital pharmacy, and strategic management, and pilot-tested. Concerns and attitudes to committing/observing prescription errors and at different uncertainty levels were assessed. Also the outcomes of their encounters, specific actions taken by the two professional groups when faced with prescribing errors, causes of, and non-detection of prescribing errors, methods used to deal with the errors, and the extent to which pharmacy intervention was successful, were evaluated.Results: Doctors and pharmacists (35.1% vs. 40%) admitted committing medication errors, while both professional groups (10.6% vs. 20%) admitted having avenues to discuss prescription errors. They also admitted prescribing or dispensing more, respectively when decision uncertainty was least. None of the doctors and few pharmacists admitted telling the patient about any prescription errors committed or observed respectively. There were varied responses on the causes of errors and non-detection of prescription errors. Coping strategies in terms of the use of technologies, medium and mode of communication, and use of continuing education to minimize errors, all fall below expectations for mitigating errors in prescribing and uncertainty.Discussion and Conclusions: A number of variables assessed on good prescribing decisions and uncertainty were at variance with the studies from other countries. An organizational culture and structure that promote collaboration in prescribing decisions, infrastructural facilities, effective communication, enabling decision support systems, and relevant continuing education are needed to foster a care-process that is less prone to prescribing errors and uncertainty.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».