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Enregistrement W4416758940 · doi:10.2196/88333

Good Clinical Practice Guidance for Line Materials, Filtration, and Light Protection in Intravenous Medication Administration: Modified Delphi Consensus Study

2025· preprint· en· W4416758940 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew Dickman, Penelope Tuffin, Rania Al-Jaber, Mona El-Harmeel., Irene Taladriz-Sender, Adam Sutherland, James Waterson, Robert Terkola

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntravenous Infusion Technology and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodPatient safetyDelphiPharmacistBest practiceHarmMEDLINEAdministration (probate law)Health care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND There is an unmet need for reliable medication stability information to avoid suboptimal administration of intravenous medications, which may lead to reduced efficacy of therapy and potential patient harm through medication degradation or incompatibilities that cause vascular access issues. OBJECTIVE This study aimed to develop evidence-informed guidance for pharmacists and nurses on the use of administration line materials, in-line filtration, and light protection during storage and intravenous administration of medications commonly used in critical care and oncology. METHODS An initial list of 181 medications was compiled in consultation with pharmacist stakeholders from critical care and oncology specialties. A modified Delphi study was conducted over 3 rounds with a panel of 8 expert pharmacists selected for their clinical expertise, professional experience, and geographic location to ensure representation of diverse health care settings and medication administration practices. Panelists anonymously ranked statements on a 5-point Likert scale developed from a review of the literature with respect to the requirement for a specific administration line material for each medication; the need for, and type of, filtration required during administration; and the need for light protection during storage and administration of medications. After each round, items achieving 80% consensus were finalized. Those that did not achieve consensus were carried forward to the next round. This iterative approach allowed panelists to reconsider their ratings based on emerging group consensus and additional evidence shared by panelists between rounds. RESULTS A total of 1044 administration and storage requirements were assessed for a final list of 174 medications. In round 1, consensus was reached for 613 (58.7%) statements, with every statement being addressed and scored by the panelists. Panelists provided additional evidence sources for their decisions, and these were distributed to all panel members for round 2. All items were addressed and scored by the panelists. By the conclusion of round 3, consensus had been achieved for 697 (66.8%) statements, with all items being addressed and scored by the panelists. CONCLUSIONS This study developed consensus-based recommendations for the selection of administration line materials, the use of in-line filtration, and light protection for the administration and storage of a range of medications administered intravenously. The guidance will aid medication stability and efficacy and promote good clinical practice; it currently underpins a prototype bedside app for correct intravenous administration line selection for nursing and pharmacy staff in critical care and oncology units.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,235
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,231
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2350,231
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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