Threats to Narcotic Safety—A Narrative Review of Narcotic Incidents, Discrepancies and Near-Misses Within a Large Canadian Health System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canada is currently experiencing an opioid crisis. PURPOSE: Nurses are the largest number of frontline healthcare professionals in Canada who administer narcotic pharmacotherapy, hence, they are ideally placed to improve narcotic stewardship in hospitals. Our study aims to understand the characteristics of narcotic incidents and hence recommend interventions for narcotic stewardship. METHODS: Our study was conducted within a 442-bed academic health sciences center in Ontario. We extracted anonymized narcotic incident reports which occurred over a 3-year period from the SAFER System. Descriptive statistics were utilized to analyze narcotic incidents and their contributory factors. RESULTS: 272 narcotic incident reports were submitted to SAFER within the study period. Most incidents (51%) involved hydromorphone and morphine and were primarily categorized as Level I (n = 154) and Level II (n = 60). Incorrect narcotic dosing (44%), and narcotic count discrepancies (27%) were most commonly reported with active failures being the most commonly reported contributory factors such as failure to review medication orders prior to narcotic administration. CONCLUSIONS: Nurses have an important role in narcotic safety as an intermediary between narcotic administration and incident reporting. Further research is needed to understand the enablers, barriers and opportunities for nurses and other healthcare professionals to improve narcotic stewardship.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».