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Enregistrement W4362475530 · doi:10.1093/pch/pxac132

Paediatric harmful adverse drug events (PHADE)

2023· article· en· W4362475530 sur OpenAlexaff
Donogh Burns, Renu B. Lal, Conor Mc Donnell

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoMcMaster UniversityMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectHydromorphoneEmergency medicineHarmIncidence (geometry)Psychological interventionDrugAdverse drug reactionIntensive care medicineOpioidPediatricsPsychiatryPharmacologyInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objectives It is well established that adverse drug events are frequent in paediatric hospital practice. The objective of this study is to systematically quantify and report the incidence of harmful adverse drug events across our institution and to identify predominant medications and error types. Methods We prospectively compiled a validated medication safety database for paediatric inpatients within our institution over a three-and-a-half-year period. All incidences of apparent patient harm relating to medication error were investigated and analyzed to determine veracity, severity of harm, phase of medication process, error type, causative medication, and contributory factors enabling each event. Results We identified 59 harmful adverse drug events, with an overall rate of 15.5 per 105 patient bed days. Most events occurred during administration (n = 27) and prescribing (n = 26) phases. Almost half of all harm (49%) was associated with opioids; a broad range of medication classes accounted for other harm. Harmful events occurred in 7.3 per 105 administrations of morphine and 13.3 per 105 administrations of hydromorphone. Wrong dose was the most frequently encountered error type. Conclusions This is the first study to quantify harmful adverse drug events in paediatric hospital practice. Our prospective analysis and compilation of harmful medication errors in paediatric hospital practice, reported with denominators of opioid administrations, and patient bed days, is a new standard for comparison in the long-discussed problem of paediatric harmful adverse drug events. By focusing on identified problematic drugs, error types, and contributory factors, we identify opportunities for interventions, error prevention and harm reduction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,339 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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