Medication Safety Following Electronic Health Record Implementation in Pediatric Intensive Care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Globally, medication-related safety incidents contribute significantly to patient harm. Patients are at risk of preventable harm from medication use in healthcare, with pediatric care being particularly vulnerable. Electronic Health Records (EHRs) have been implemented to influence medication safety, offering both benefits and challenges for direct care providers and patients. This dissertation investigates the influence of EHR implementation on medication safety in a Pediatric Intensive Care Unit (PICU) at an urban children's hospital in Alberta, Canada, using Safety-II and resilience engineering frameworks. Methods: This manuscript-style dissertation consists of three studies. The first manuscript is a scoping review identifying approaches to studying medication safety following EHR implementation, highlighting gaps in the literature and conceptual design elements for future studies. The second manuscript is a mixed-methods study analyzing voluntary incident reports submitted pre- and post-EHR implementation in the PICU. Quantitative analysis cataloged and compared primary incidents and contributory factors, while thematic analysis identified correlations between socio-technical influences. The third manuscript is a case study realist evaluation, incorporating qualitative socio-technical, Safety-II, and resilience engineering frameworks to explore the experiences and perceptions of PICU nurses, physicians, and pharmacists related to medication use and the EHR. Results: The scoping review revealed conceptual design elements for studying medication safety in EHR contexts. The mixed-methods study found that prescribing incidents were reported significantly more often post-implementation, while administration incidents were reported significantly less. Four qualitative themes emerged from the incident reports: (1) order and instruction (in)accuracy at the user interface; (2) misinformation and decision-making; (3) continuity of care between clinical units; and (4) equipment and supply-related challenges. The case study identified three themes demonstrating how direct care providers adjusted their work to ensure safer outcomes: (1) the evolving roles and responsibilities of physicians, nurses, and pharmacists; (2) staying “on top” of orders; and (3) balancing risk, efficiency, and relationships in patient care. Conclusion: This research highlights the persistent challenges of medication safety post-EHR implementation and the resilient strategies direct care providers employ to mitigate risks. It challenges current structures of power and hierarchy in medication safety and questions the role of standardization as it contributes to safer systems. The findings provide insights to guide future research, system transformation, and quality improvement efforts. Leaders and administrators can use these findings to anticipate potential issues and inform EHR implementation strategies or design their own investigations into medication safety.
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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 | 0,024 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».