Medication errors room: a simulation to assess the medical, nursing and pharmacy staffs' ability to identify errors related to the medication‐use system
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: The medication-use system in hospitals is very complex. To improve the health professionals' awareness of the risks of errors related to the medication-use system, a simulation of medication errors was created. The main objective was to assess the medical, nursing and pharmacy staffs' ability to identify errors related to the medication-use system using a simulation. The secondary objective was to assess their level of satisfaction. METHOD: This descriptive cross-sectional study was conducted in a 500-bed mother-and-child university hospital. A multidisciplinary group set up 30 situations and replicated a patient room and a care unit pharmacy. All hospital staff, including nurses, physicians, pharmacists and pharmacy technicians, was invited. Participants had to detect if a situation contained an error and fill out a response grid. They also answered a satisfaction survey. RESULTS: The simulation was held during 100 hours. A total of 230 professionals visited the simulation, 207 handed in a response grid and 136 answered the satisfaction survey. The participants' overall rate of correct answers was 67.5% ± 13.3% (4073/6036). Among the least detected errors were situations involving a Y-site infusion incompatibility, an oral syringe preparation and the patient's identification. Participants mainly considered the simulation as effective in identifying incorrect practices (132/136, 97.8%) and relevant to their practice (129/136, 95.6%). Most of them (114/136; 84.4%) intended to change their practices in view of their exposure to the simulation. CONCLUSIONS: We implemented a realistic medication-use system errors simulation in a mother-child hospital, with a wide audience. This simulation was an effective, relevant and innovative tool to raise the health care professionals' awareness of critical processes.
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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 | 0,089 | 0,340 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».