Evaluation of Medication Incidents in a Long-term Care Facility Using Electronic Medication Administration Records and Barcode Technology
Notice bibliographique
Résumé
Objective To describe the frequency, type, and severity of reported medication incidents that occurred at a long-term care facility (LTCF) despite electronic medication administration record and barcode-assisted medication administration (eMAR-BCMA) use. The study also contains analysis for the contribution of staff workarounds to reported medication administration errors (MAEs) using an established typology for BCMA workarounds, characterize if the eMAR-BCMA technology contributed to MAEs, and explore characteristics influencing incident severity. Design Retrospective incident report review. Setting A 239-bed LTCF in Alberta, Canada, that implemented eMAR-BCMA in 2013. Participants 270 paper-based, medication incident reports submitted voluntarily between June 2015 and October 2017. Interventions None. Results Most of the 264 resident-specific medication incidents occurred during the administration (71.9%, 190/264) or dispensing (28.4%, 75/264) phases, and 2.3% (6/264) resulted in temporary harm. Medication omission (43.7%, 83/190) and incorrect time (22.6%, 43/190) were the most common type of MAE. Workarounds occurred in 41.1% (78/190) of MAEs, most commonly documenting administration before the medication was administered (44.9%, 35/78). Of the non-workaround MAEs, 52.7% (59/112) were notassociated with the eMAR-BCMA technology, while 26.8% (30/112) involved system design shortcomings, most notably lack of a requirement to scan each medication pouch during administration. MAEs involving workarounds were less likely to reach the resident (74.4 vs 88.8%; relative risk = 0.84, 95% CI 0.72-0.97). Conclusion Administration and dispensing errors were the most reported medication incidents. eMAR-BCMA workarounds, and design shortcomings were involved in a large proportion of reported MAEs. Attention to optimal eMAR-BCMA use and design are required to facilitate medication safety in LTCFs.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».