Improving medication safety in a paediatric hospital: a mixed-methods evaluation of a newly implemented computerised provider order entry system
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Computerised provider order entry (CPOE) systems have been implemented around the world as a solution to reduce ordering and transcription errors. However, previous literature documented many challenges to attain this goal, especially in paediatric settings. The objectives of this study were to (1) analyse the impact of a paediatric CPOE system on medication safety and (2) suggest potential error prevention strategies. METHODS: A pre-post observational study was conducted at the pilot ward (n=60 beds) of a paediatric academic health centre through mixed methods. The implementation project and medication management workflows were described through active participation to the project management team, observation, discussions and analysis of related documents. Furthermore, using incident reports, the nature of each error and error rate was compared between the preperiod and postperiod. RESULTS: The global error rate was lower, but non-statistically significant, in the post implementation phase, which was mostly driven by a significant reduction in errors during order acknowledgement, transmission and transcription. Few errors occurred at the prescription step, and most errors occurred during medication administration. Furthermore, some errors could have been prevented using a CPOE in the pre-implementation period, and the CPOE led to few technology-related errors. DISCUSSION AND CONCLUSION: This study identified both intended and unintended effects of CPOE adoption through the entire medication management workflow. This study revealed the importance of simplifying the acknowledgement, transmission and transcribing steps through the implementation of a CPOE to reduce medication errors. Improving the usability of the electronic medication administration record could help further improve medication safety.
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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 | 0,025 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».