Decreasing Prescribing Errors During Pediatric Emergencies: A Randomized Simulation Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate whether a clinical aid providing precalculated medication doses decreases prescribing errors among residents during pediatric simulated cardiopulmonary arrest and anaphylaxis. METHODS: A crossover randomized trial was conducted in a tertiary care hospital simulation center with residents rotating in the pediatric emergency department. The intervention was a reference book providing weight-based precalculated doses. The control group used a card providing milligram-per-kilogram doses. The primary outcome was the presence of a prescribing error, defined as a dose varying by ≥20% from the recommended dose or by incorrect route. Residents were involved in 2 sets of paired scenarios and were their own control group. Primary analysis was the difference in mean prescribing error proportions between both groups. RESULTS: Forty residents prescribed 1507 medications or defibrillations during 160 scenarios. The numbers of prescribing errors per 100 bolus medications or defibrillations were 5.1 (39 out of 762) and 7.5 (56 out of 745) for the intervention and control, respectively, a difference of 2.4 (95% confidence interval [CI], -0.1 to 5.0). However, the intervention was highly associated with lower risk of 10-fold error for bolus medications (odds ratio 0.27; 95% CI, 0.10 to 0.70). For medications administered by infusion, prescribing errors occurred in 3 out of 76 (4%) scenarios in the intervention group and 13 out of 76 (22.4%) in the control group, a difference of 13% (95% CI, 3 to 23). CONCLUSIONS: A clinical aid providing precalculated medication doses was not associated with a decrease in overall prescribing error rates but was highly associated with a lower risk of 10-fold error for bolus medications and for medications administered by continuous infusion.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».