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Enregistrement W4313418958 · doi:10.1016/j.rcsop.2022.100218

Medication errors in community pharmacies: Evaluation of a standardized safety program

2022· article· en· W4313418958 sur OpenAlexaffabout
Shaleesa Ledlie, Tara Gomes, Lisa Dolovich, Chantelle Bailey, Saira Lallani, Delia Sinclair Frigault, Mina Tadrous

Notice bibliographique

RevueExploratory Research in Clinical and Social Pharmacy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesCanadian Pharmacists AssociationOntario Drug Policy Research NetworkWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacyMedical emergencyMedicineOperations managementFamily medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The mandated reporting of medication-related errors in community pharmacies including incidents resulting in inappropriate medication use and near misses intercepted before reaching the patient can be utilized as learning opportunities to aid in the prevention of future events. Objectives: To examine reporting uptake, trends, and initial learnings from medication errors reported by community pharmacists to the Assurance and Improvement in Medication Safety (AIMS) Program based in Ontario, Canada between April 1st, 2018, and June 30th, 2021. Methods: A descriptive analysis was conducted of all events reported to the AIMS Program during the study period. The web-based reporting form includes a series of mandatory and optional fields completed by the reporter. Individual medications were grouped into broader classes prior to conducting the analysis. Results: Among the 31,768 event reports received from 2856 community pharmacies, there were 19,639 incidents and 12,129 near misses. Low reporting followed by a rapid increase was observed during expansion of the AIMS Program in 2018, with almost 60% of Ontario community pharmacies submitting at least 1 event over the study period. In most cases (90.5%), no patient harm was reported. The most frequent event types involved the incorrect drug (19.5%), concentration (17.2%) or quantity (14.5%). Approximately 25% of events were identified by the involved patient or their agent. When looking at medication classes, antihypertensives, opioids and antidepressants were involved in over one-quarter of overall and higher severity events. Environmental staffing problems and interruptions were the contributory factor and sub-factor most frequently reported, respectively. Conclusions: This study provides insights into engagement with the AIMS Program by Ontario community pharmacy teams since implementation in 2018. The identification of the circumstances and medications associated with both incidents and near misses, aids in the continued development of strategies and processes to help prevent future events.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,798
Tête enseignante GPT0,679
Écart entre enseignants0,119 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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