Development of Pictograms to Enhance Medication Safety Practices of Health Care Workers and International Preferences
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: A panel of medication management experts previously identified 9 key medication safety issues and high-alert drug classes as representing the most pressing medication-handling issues in health care. Objective: To develop medication safety pictograms depicting medication safety issues and high-alert drug classes that represent medication-handling risks for health care personnel. Methods: An iterative design process, including activities such as semiotic analysis, design/redesign, and evaluation, was used to develop medication safety pictograms. Nurses, physicians, pharmacists, and students listed and drew graphic elements to depict each of the 9 key medication safety issues. Graduate students in graphic design developed the preliminary pictograms for the study. A Delphi survey was then conducted with experts recruited from the International Pharmaceutical Federation to reach consensus on the pictograms and provide feedback to the graphic designers. Health care providers from around the world were invited to participate in a survey to determine a preferred pictogram for each safety warning. Results: For each medication safety issue, 3 to 5 pictograms were developed on the basis of graphic elements suggested by 52 health care providers. These pictograms were then presented to 58 experts in 2 rounds of a Delphi process. For each medication safety issue, consensus on the 2 best pictograms was reached and feedback provided. A total of 799 participants from 61 countries responded to the international preference survey. Most of the participants (n = 536, 67.1%) were Canadian, and of those, 385 (71.8%) were pharmacists. In 8 categories, consensus on the preferred pictogram was reached across the health care professions; however, a difference in preference was apparent for the pictogram representing “neuromuscular blocking agent”, with nurses’ preferred pictogram differing from the preference of other participants. Conclusion: This project produced pictograms to illustrate 9 important medication safety issues, which can now be validated through comprehension and recall assessments. Further study can also determine their potential to reduce medication administration errors. RÉSUMÉ Contexte : Un groupe d’experts en gestion des médicaments avait auparavant établi neuf principales questions de sécurité des médicaments ou classes de médicaments de niveau d’alerte élevé qui méritaient l’attention la plus urgente en santé du point de vue de la manipulation des médicaments. Objectif : Concevoir des pictogrammes de sécurité des médicaments qui illustrent adéquatement les questions de sécurité des médicaments et les classes de médicaments de niveau d’alerte élevé représentant des risques pour le personnel en santé lors de la manipulation des médicaments. Méthodes : Un processus de conception itératif (comprenant des activités comme l’analyse sémiotique, la conception et la rectification, et l’évaluation) a été employé pour créer des pictogrammes de sécurité des médicaments. Du personnel infirmier, des médecins, des pharmaciens et des étudiants ont dressé une liste d’éléments graphiques qu’ils ont dessinés afin d’illustrer chacune des neuf principales questions de sécurité des médicaments. Des étudiants diplômés en graphisme ont conçu les ébauches de pictogrammes destinées à l’étude. Un sondage Delphi a ensuite été mené auprès d’experts recrutés au sein de la Fédération internationale pharmaceutique afin de dégager un consensus quant aux pictogrammes et de fournir des commentaires constructifs aux graphistes. Des fournisseurs de soins de santé de partout dans le monde ont été invités à répondre à un sondage pour déterminer quel pictogramme privilégier pour chacune des mises en garde. Résultats : Pour chaque question de sécurité des médicaments, entre trois et cinq pictogrammes ont été conçus à partir d’éléments graphiques proposés par 52 fournisseurs de soins de santé. Ces pictogrammes ont ensuite été présentés à 58 experts au cours d’un processus Delphi à deux phases. Pour chacune des questions de sécurité des médicaments, un consensus sur les deux meilleurs pictogrammes a été atteint et des commentaires constructifs ont été émis. Au total, 799 participants de 61 pays ont répondu au sondage international sur leurs préférences. La majorité des participants (n = 536, 67,1 %) étaient Canadiens et parmi eux, 385 (71,8 %) étaient pharmaciens. Dans huit catégories, l’ensemble des professions ont atteint un consensus quant au pictogramme à privilégier. Cela n’a pas été le cas pour le pictogramme représentant les « bloqueurs neuromusculaires », car le personnel infirmier a privilégié un pictogramme différent de celui préféré par les autres professions participantes. Conclusions : Ce projet a produit des pictogrammes pour illustrer neuf importantes questions de sécurité des médicaments. Ces pictogrammes peuvent maintenant être validés à l’aide de tests de compréhension et de mémoire. De plus amples études pourront aussi déterminer dans quelle mesure ces pictogrammes aident à réduire les erreurs d’administration de médicaments.
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 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 | 0,029 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».