Improving Pediatric Drug Safety in Prehospital Emergency Care—10 Years on
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Pediatric Emergency Ruler (PaedER) is a height-based drug dose recommendation tool that was reported to reduce life-threatening medication errors by 90%. The PaedER was introduced into the Cologne Emergency Medical Service (EMS) in 2008 along with educational measures, publications, and lectures for pediatric drug safety. We reviewed the impact of these continuously ongoing measures on medication errors after 10 years. METHODS: The PaedER was introduced and distributed to all 14 emergency ambulances and 2 helicopters staffed with emergency physicians in the city of Cologne in November 2008. Electronic records and medical protocols of the Cologne EMS over two 20-month periods from March 2007 to October 2008 and March 2018 to October 2019 data sets were retrieved. The administered doses of either intravenous, intraosseous, intranasal, or buccal fentanyl, midazolam, ketamine, or epinephrine were recorded. Primary outcome measure was the rate of severe drug dosing errors with a deviation from the recommended dose of greater than 300%. RESULTS: A total of 59 and 443 drug administrations were analyzed for 2007/08 and 2018/19, respectively. The overall rate of drug dosing errors decreased from 22.0% to 9.9% (P = 0.014; relative risk reduction, 55%). Four of 5 severe dosing errors for epinephrine were avoided (P < 0.021; relative risk reduction, 78%). Documentation of patient's weight increased from 3.2% in 2007/08 to 30.5% in 2018/19 (P < 0.001). CONCLUSIONS: The distribution of the PaedER combined by educational measures significantly reduced the rates of life-threatening medication errors in a large EMS. Those results should motivate further initiatives on pediatric drug safety in prehospital emergency care.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».