MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2809439623 · doi:10.1177/1833358318781099

Systemic analysis of medication administration omission errors in a tertiary-care hospital in Quebec

2018· article· en· W2809439623 sur OpenAlexaffabout
Thomas G. Poder, Serge Maltais

Notice bibliographique

RevueHealth Information Management Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrainstormingMedical prescriptionMedicineExploratory analysisRoot cause analysisAffect (linguistics)Health carePsychologyNursingComputer scienceEngineeringForensic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Medication administration omission errors (MAOEs) occur frequently in hospitals and can significantly affect patient health. An interdisciplinary committee was formed in summer 2012 to analyse incident/accident reports (AH-223-1 forms) of MAOEs for the 2011-2012 fiscal year in order to identify contributing factors and to propose preventive solutions. Special attention was paid to events with consequences for patients. METHOD: An aggregate data analysis involving four major steps was conducted: sampling, categorisation, identification of contributing factors, and seeking preventive solutions. One hundred omissions were randomly selected from the 889 reported for this period. All omissions categorised as having had consequences for patients were then added, making a final total of 145 omissions. The omissions were categorised using an Ishikawa diagram developed from an exploratory literature review and process mapping. Subsequent to failure modes, effects and criticality analysis, cause-and-effect diagrams were constructed with the main prioritised categories to differentiate the proximal causes from the root causes. Brainstorming was used to develop solutions, which were then prioritised with an impact/effort matrix. RESULTS: This study identified 27 categories of MAOEs, of which the 7 most frequent and the most critical accounted for 79.3% of the reports. The event categories, in decreasing order of importance, were related to intravenous (IV) therapy (29.0%), failure in using the medication administration record (MAR; 23.4%), failure in creating/updating the MAR (10.3%), medications on the patient's bedside (7.6%), and three types of MAOEs related to transcribing prescriptions (9.0%). CONCLUSION: The interdisciplinary committee formulated 10 main recommendations related to these 7 categories, including 3 for IV therapy and 4 for failure in using or creating/updating the MAR.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Information Management JournalMême sujetPatient Safety and Medication ErrorsTravaux en français237 207