A systematic review on pediatric medication errors by parents or caregivers at home
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Medication errors (MEs) are frequent and, in some cases, can lead to hospitalization, disability, increased healthcare costs or, even, death. Most of pediatric medications are administered by parents or caregivers at home. It is necessary to explore the MEs at home to improve pediatric patient safety. AREAS COVERED: This study aimed to review the current literature on the frequency of pediatric MEs by parents or caregivers at home, their associated factors, and pediatric ME reporting systems. Citable original articles of any type of study design or reviews published from 2013 to 2021 were searched in Medline, Scopus, Embase, and ScienceDirect databases. EXPERT OPINION: The available data about the frequency of pediatric MEs at home varied from 30% to 80%. Current research suggests the risk of making a ME in pediatric patients at home may depend on the characteristics of the caregiver and may increase if a prescription contains ≥3 drugs. Findings conclude that providing dosing tools more closely matched to prescribed dose volumes, recommending the use of syringes as a measurement tool, and educational intervention for caregivers could be useful to reduce MEs. Concerning the reporting systems for pediatric MEs in the outpatient setting, no information was found.
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».