Reporting of medication errors by pediatric nurses
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Children have a higher risk of being exposed to medication errors and are more prone to harm due to reasons such as differences in their growth and development, and their physiological and psychological characteristics which are different from those of adults. The purpose of this study is to determine pediatric nurses’ attitudes towards reporting of medication errors and causes of not reporting of medication errors and to determine their views on the incidence of medication errors.Methods: The study was conducted in a Children’s Hospital in the province of Izmir, with the participation of 179 pediatric nurses. To collect the data, two forms were used in the study, socio-demographic questionnaire and Questionnaire for Medication Errors.Results: While 34.6% (n = 62) of the nurses thought that medication errors never happened in the clinics over the past year. While 94.4% (n = 169) of the participating nurses did not report any medication errors within the past year, 5.6% reported 1-2 times. The highest proportion (75.4%) (n = 135) of the nurses, the reason for not reporting medication errors was the fear of receiving legal punishment.Conclusions: Reporting medication errors is low level. In conclusion, the main reason for not reporting medication errors was the perception of receiving punishment. Implications for nursing and/or health policy: Education to nurses should be given at regular intervals and in small groups by using case samples. If the managers are to promote reporting, they should eliminate the perception of receiving punishment, and make necessary arrangements to develop non-accusatory culture aiming to learn from the results of reported errors.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».