Paediatric harmful adverse drug events (PHADE)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».