Patient safety in the medication system: nurses evaluation in a teaching hospital
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to identify and describe the factors related to Patient Safety in a medication system according to the nurses analysis in a teaching hospital from the photographic analysis method. This was a cross-sectional, descriptive study with mixed approach in a teaching hospital in Rio Grande do Norte. The population consisted of 42 nurses from inpatient units, of which 34 composed the study sample. As eligibility criteria, we defined nurses from public service and nurses who agreed to participate. Ethical determinations were observed, the study was submitted to the Ethics and Research of the University Hospital Onofre Lopes, obtaining the assent with ethical assessment certificate (CAAE 0098.0.051.294-11). For data collection, we used the photographic method (Photographic Analysis Technique) by Patricia Marck (Canada). It was developed in two phases: at first, we randomly captured photos from the medication system, resulting in 282 images; then we selected/processed the photographs, which were reduced to 10 images in Microsoft Excel 2010; in the second phase, the nurses answered the questionnaire divided into socio-professional profile and Digital Photography Scoring Tool (questions a and b ). For analysis of the question a , we used the content analysis technique, and for b , we used the Statistical Package for the Social Sciences 20.0 (temporary license). The socio-professional profile revealed the predominance of females; age group 34-43 years; professionals with specialization; 10-18 years of length of service; and nurses working exclusively in the hospital and who know the Patient Safety. The photographic analysis in relation to Patient Safety resulted in specific categories for each stage of the medication system. Regarding disposal, we identified Proper verification ; Improper verification ; Correct identification ; Disposal in single doses ; and Improper Environment , with predominance of that last category. As for storage: Proper storage ; Improper storage ; Risk of exchange/disappearance ; and Poor hygiene , with special reference to improper storage. In preparation: Risk of exchanging medication/patient ; Inappropriate physical space ; and Inadequate 9 preparation of controlled drugs , highlighting the first category. In drug administration: Lack of Personal Protective Equipment ; Use of Personal Protective Equipment ; Improper administration technique ; Proper administration technique ; Correct drug identification ; Incorrect drug identification ; and Peripheral venous access without identification . From the safety assessment of 10 photographs, by adapting the scores (1-10) to the Likert Scale, we identified three Totally Unsafe (Level 1), three Unsafe (Level 2), three Partially Safe (Level 3), one Safe (Level 4), and no photograph considered Totally Safe. This study identified the prevalence of unsafety in the medication system in the nurses opinion. We were also able to understand that, although nurses identify safety aspects, the most prevalent categories characterize an unsafe assessment. Nursing needs to reflect on its practice, identifying gaps in the medication system in order to achieve a proper and safe care
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».