High-alert medications for hospitalised paediatric patients – a two-step survey among paediatric clinical expert pharmacists in Germany
Notice bibliographique
Résumé
Paediatric patients are more vulnerable to be harmed by medication errors compared to adults due to pharmacokinetic and pharmacodynamic changes in their development, individual dosing calculations, and manipulation of ready to-use products intended for adult patients. According to the Institute of Safe Medication Practices, there are some "drugs that bear a heightened risk of causing significant patient harm when they are used in error"; these drugs are called high-alert medications (HAM). The two-step survey among paediatric clinical expert pharmacists presented here aimed to compile a nation-wide HAM list. To provide detailed guidance, this survey followed a drugbased approach, resulting in specific potential drug related problems (DRPs) and associated recommendations for prevention. In contrast to this approach, in the first round of the survey two drug classes were included that both were rated as HAM (i.e.chemotherapy and parenteral nutrition). Twenty single drugs were identified as HAM, 65% of which were cardiovascular or neurological drugs. The paediatric expert pharmacists mentioned in total 216 potential DRPs; in particular, they identified potential administration-related problems (28% of all DRPs), dosing-related problems (26%), and drug-choice-related problems (18%, e.g.drug confusion and drug monitoring). Moreover, they suggested 275 potential interventions to address these DRPs. Two thirds of all interventions dealt with the preparation by the hospital pharmacy, standardisation of processes (e.g.labelling), and education or training. In conclusion, this survey provided a German paediatric high-alert medication list from a paediatric pharmacist point of view. Moreover, the experts mentioned for the first time specific potential DRPs and associated interventions to guide a local multidisciplinary approach for preventing medication-related harm in children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».