Medication Prescribing Errors on a Surgery Service – Addressing the Gap with a Curriculum for Surgery Residents: A Prospective Observational Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle