Safety implications of the dose change alert function in smart infusion pumps on the administration of high-alert medications.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most intravenous medication errors occur during administration. Smart pumps can reduce the incidence of dose or rate errors using soft and hard limits. However, industry standard dose error reduction software misses errors that occur during titration. The dose change alert was developed to detect errors during titration. PURPOSE: To evaluate the safety implications of the dose change alert in the SIGMA Spectrum Infusion System on the administration of high-alert medications at The Ottawa Hospital. METHOD: This retrospective analysis included all titratable high-alert medication infusions administered between May 1 and October 31, 2014 (inclusive). Analysis of continuous quality improvement reports included drug library compliance, dose change alerts, soft limit confirmations and cancellations, and hard limit pull-back reports for each high-alert medication and care area. FINDINGS: Compliance with using the drug library was 96.8%. The percentage of dose change alert confirmations and cancellations within the soft limits were 48.1% and 1.9%, respectively. The titration of vasopressors resulted in the highest percentage (75%) of dose change alert confirmations. The titration of anticoagulants resulted in the highest percentage (12%) of dose change alert cancellations. Titration within the soft limits accounted for 65% of the alerts. CONCLUSIONS: This study provided insight into the safety implications of the dose change alert on the titration of high-alert medications. Key-press errors during titration of high-alert medications can cause patient harm, even within the soft limits. Nurses can be involved in customizing the percentage dose change limit for individual drugs within each care area to provide an additional safety check during titration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».