Incidents et accidents médicamenteux en établissement de santé : une analyse descriptive au sein d’un CHU mère-enfant de 2018 à 2022
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : La sécurité des soins prodigués repose notamment sur une analyse des incidents et accidents médicamenteux (IAM). Objectif : L’objectif principal est de décrire les IAM au sein d’un centre hospitalier universitaire (CHU). Méthodologie : Cette étude descriptive rétrospective utilisait les déclarations provenant d’un CHU mère-enfant de 500 lits. Tous les incidents et accidents (IA) déclarés entre le 1er avril 2018 et le 31 mars 2022 ont été considérés. Ont été inclus tous les IAM survenus durant une admission ou en ambulatoire. Certaines variables ont été recodées manuellement. Des statistiques descriptives ont été effectuées. Résultats : Un total de 23 284 IA ont été considérés, incluant 7578 IAM. Il y avait une moyenne de 15,9 ± 14,0 IA déclarés par jour et 5,2 ± 0,3 IAM par jour. Il y avait 22,4 IAM/1000 jours-présence. La majorité des IAM sont survenus en chirurgie (20 %, 1530/7578), en oncologie (19 %, 1405/7578) et en pédiatrie (16 %, 1200/7578). La majorité était associée à une mauvaise posologie (21 %, 1575/7578), à des infiltrations/extravasations/voies retirées (19 %, 1405/7578) et à des omissions (16 %, 1205/7578). Des conséquences physiques ont été déclarées dans 15 % (1158/7578) des IAM. En revanche, des conséquences psychologiques ont été déclarées pour moins de 1 % (44/7578) des IAM. Conclusions : L’étude offre un profil descriptif complet sur quatre ans. La majorité des IA rapportés n’ont pas mené à des conséquences pour les patients. Le partage de ratios favorise l’analyse comparative avec d’autres établissements et peut contribuer aux échanges entourant la réduction des risques. Une culture de déclaration des événements est présente au sein de l’établissement. Mots-clés : gestion des risques, incidents, accidents, médicaments, prévention ABSTRACT Background: The safety of care provided is based on an analysis of medication incidents and accidents.Objective: The primary objective was to describe medication-related incidents and accidents (I&A) within a university-affiliated hospital. Methods: This retrospective descriptive study was based on data from a 500-bed mother-child university-affiliated hospital. All I&As declared between April 1, 2018, and March 31, 2022, were considered. The analysis included all medication-related I&As that occurred during an admission or in an outpatient setting. Some variables were recoded manually. Descriptive statistical analyses were performed.Results: A total of 23 284 I&As were considered, including 7578 medication-related I&As. Daily averages of 15.9 ± 14.0 I&As and 5.2 ±0.3 medication-related I&As were reported. There were 22.4 medication- related I&As/1000 inpatient days. The majority of medication-related I&As occurred in surgery (20%, 1530/7578), oncology (19%, 1405/7578), and pediatrics (16%, 1200/7578). Most were associated with incorrect dosing (21%, 1575/7578); infiltration, extravasation, or removed lines (19%, 1405/7578); and omissions (16%, 1205/7578). Physical consequences were reported in 15% (1158/7578) of the medication-related I&As. Conversely, psychological consequences were reported in less than 1% (44/7578) of medication-related I&As. Conclusions: This study provides a comprehensive descriptive profile over a 4-year period. Most of the reported I&As did not lead to consequences for patients. The sharing of ratios promotes comparative analysis with other facilities and can contribute to discussions about risk reduction. A culture of reporting events is present within this health care facility. Keywords: risk management, incidents, accidents, medications, prevention
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».