Audit on the Use of Dangerous Abbreviations, Symbols, and Dose Designations in Paper Compared to Electronic Medication Orders: A Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dangerous abbreviations on the Institute for Safe Medication Practices Canada's "Do Not Use" list have resulted in medication errors leading to harm. Data comparing rates of use of dangerous abbreviations in paper and electronic medication orders are limited. OBJECTIVE: To compare rates of use of dangerous abbreviations from the "Do Not Use" list, in paper and electronic medication orders. Secondary objectives include determining the proportion of patients at risk for medication errors due to dangerous abbreviations and the most commonly used dangerous abbreviations. METHODS: test. The proportion of patients with at least 1 medication order containing dangerous abbreviation(s) and the top 5 dangerous abbreviations used were described. RESULTS: Overall, 255 patient charts were reviewed. The proportions of paper and electronic medication orders containing dangerous abbreviation(s) were 172/714 (24.1%) and 9/2207 (0.4%), respectively ( P < 0.001). Almost one-third of patients had medication order(s) containing dangerous abbreviation(s). The proportions of patients with at least 1 medication order during the audit period containing dangerous abbreviation(s) for patients with paper only, electronic only, or a hybrid of paper and electronic medication orders were 50.5%, 5%, and 47.2%, respectively. Those most commonly used were "D/C", drug name abbreviations, "OD," "cc," and "U." CONCLUSIONS: Electronic medication orders have significantly lower rates of dangerous abbreviation use compared to paper medication orders.
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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 | 0,007 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».