Perianesthetic Dose Calculation Errors by Veterinary Students During a Live Animal Teaching Laboratory
Notice bibliographique
Résumé
Performing drug dose calculations is an expected fundamental skill in veterinary medicine. Calculation errors are a significant contributor to medication errors in veterinary anesthesia and have the potential to harm patients. Investigating dose calculation errors in a clinical environment with live patients has not been reported in veterinary medicine. Identifying and reporting calculation errors can assist with teaching and mitigating future dose calculation errors. In a prospective, observational study, drug dose calculations included in the proposed anesthesia protocols of 53 third-year veterinary students for a canine and feline spay/neuter laboratory were reviewed. Calculation error incidence, type, and drugs involved were analyzed. A total of 686 drug doses were calculated for 83 patients. Twelve dose calculation errors were identified in nine anesthesia protocols, representing a protocol error rate of 10.8% (9/83) and an overall drug dose calculation error rate of 1.8% (12/686). The majority of errors (83.3%; 10/12) would have led to overdoses, whereas two errors (16.7%; 2/12) would have resulted in underdoses. Drug dose calculation errors are common during anesthetic planning by veterinary students. The occurrence of calculation errors poses a risk to patient safety, highlighting the need for effective teaching and training in this skill, as well as the role of error-reducing strategies such as independent double-checking of calculations.
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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 | 0,006 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».