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Enregistrement W2905187315 · doi:10.9778/cmajo.20180090

Quality-related events reported by community pharmacies in Nova Scotia over a 7-year period: a descriptive analysis

2018· article· en· W2905187315 sur OpenAlexaffvenueabout
Adrian Boucher, Certina Ho, Neil J. MacKinnon, Todd A. Boyle, Andrea Bishop, Paola A. González, Christopher M. Hartt, James R. Barker

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoIzaak Walton Killam Health CentreSt. Francis Xavier UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaPharmacyDescriptive statisticsMedical prescriptionMedicineQuality (philosophy)Family medicineQuality managementPatient safetyEmergency medicineMedical emergencyNursingHealth careBusinessGeographyStatisticsService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Quality-related events are defined as medication errors that reach the patient (e.g., incorrect drug, dose and quantity), in addition to medication errors that are intercepted before dispensing (i.e., near misses). The aim of this study is to quantify and characterize such events as reported by community pharmacies in a Canadian province. METHODS: A retrospective analysis was conducted on quality-related events reported to the Community Pharmacy Incident Reporting system from 301 community pharmacies in Nova Scotia between Oct. 1, 2010, and June 30, 2017. We performed a descriptive analysis on these events with respect to the discoverer, patient outcome, medication system stages and type. RESULTS: = 928) were associated with patient harm. Incorrect dose or frequency, incorrect quantity and incorrect drug were the most common types of quality-related events reported. Most of the quality-related events occurred at order entry, followed by preparation and dispensing, and prescribing. INTERPRETATION: Quality-related events reported by community pharmacies differ from those reported in institutional settings with respect to patient outcome, medication system stages and type. This analysis provides valuable information to guide quality improvement initiatives to strengthen medication safety in community pharmacies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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