Medication Prescribing Errors on a Surgery Service – Addressing the Gap with a Curriculum for Surgery Residents: A Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES Educational interventions with proven effectiveness to reduce medication prescribing errors are currently lacking. Our objective was to implement and assess the effectiveness of a curriculum to reduce medication prescribing errors on a surgery service. METHODS This was a prospective observational cohort study at a Canadian academic hospital without an electronic order entry system. A pharmacist-led medication prescribing curriculum for surgery residents was developed and implemented over 2 days (2 h/day) in July 2019. Thirteen (76%) out of 17 surgery residents contributed pre-implementation data, while 13 (81%) out of 16 surgery residents contributed post-implementation data. Medication prescribing errors were tracked for 12 months pre-implementation and 6 months post-implementation. Errors were classified as prescription writing (PW) or decision making (DM). RESULTS There were a total of 1050 medication prescribing errors made in the pre-implementation period with 615 (59%) PW errors and 435 (41%) DM. There were a mean of 87.5 (SD = 14.6) total medication prescribing errors per month in the pre-implementation period with 51.3 (11.9) PW and 36.3 (6.0) DM errors. There were a total of 472 medication prescribing errors made in the post-implementation period with 260 (55%) PW and 212 (45%) DM errors. There were a mean of 78.7 (10.3) total medication prescribing errors per month in the post-implementation period with 43.3 (9.5) PW and 35.3 (4.2) DM errors. In the first quarter of the academic year, there were significantly fewer mean total errors per month post-implementation versus pre-implementation (77.7(12.7) versus 107.3(8.1); P = .035), with significantly fewer PW errors per month (40.7(13.2) versus 68.7(9.3); P = .046) and no difference in DM errors per month (37.0(2.0) versus 38.7(5.7); P = .671). There were no differences noted in the second quarter of the academic year. CONCLUSION Medication prescribing errors occurred from PW and DM. Medication prescribing curriculum decreased PW errors; however, a continued education program is warranted as the effect diminished over time.
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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».