Incidence of clinically relevant medication errors in the era of electronically prepopulated medication reconciliation forms: a retrospective chart review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To reduce medication discrepancies (unintended differences between a patient's outpatient and inpatient medication regimens), Canadian institutions have implemented medication reconciliation forms that are prepopulated with outpatient medication dispensing data. These may prompt prescribers to reorder discontinued medications or continue newly contraindicated medications. Our objective was to evaluate the incidence of medication discrepancies and errors of commission after the implementation of such forms. METHODS: This retrospective chart review included patients previously enrolled in an observational study in which a research pharmacist prospectively collected best-possible medication histories in the emergency department. Research assistants uninvolved with the parent study compared medication orders written in the first 48 hours after admission with the research pharmacist's best-possible medication history to identify medication discrepancies and errors of commission, defined as inappropriate medication continuations and reordering of previously stopped medications. An independent panel adjudicated the clinical significance of the errors. RESULTS: Of 151 patients, 71 (47.0% [95% confidence interval (CI) 39.2-54.9]) were exposed to 112 medication errors on admission. Of the 112 errors, 24 (21.4% [95% CI 14.9-29.9]) were clinically significant. Errors of commission accounted for 24.1% (27/112 [95% CI 17.3-32.8]) of all errors; 10 (37.0% [95% CI 18.8-55.2]) of the errors of commission were clinically significant. INTERPRETATION: Medication errors were common after the implementation of electronically prepopulated medication reconciliation forms. Prospective research is required to examine the impact of prepopulated medication reconciliation forms and ensure they do not facilitate errors of commission.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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; 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 ».