A Multi-Disciplinary Narrative Review: Medication Safety in the Surgical Patient from Prescription to Administration
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medication errors in surgical patients represent a critical, multifaceted threat to patient safety, occurring at any point in a complex, multi-handler pathway. The unique perioperative environment, involving high-stakes pharmacology and numerous handoffs between diverse professionals, creates distinct vulnerabilities. Aim: This narrative review aims to synthesize contemporary evidence (2010-2024) on the epidemiology of medication errors in surgical care and to trace the medication-use process across the interconnected disciplines involved, identifying systemic risks and collaborative strategies for mitigation. Methods: A comprehensive literature search was conducted across PubMed, CINAHL, Scopus, and Web of Science databases. Results: Errors are prevalent, with high-risk points at prescribing (especially antimicrobials and analgesics), transcription/communication, anaesthesia administration, and post-operative monitoring. Fragmented systems, ambiguous communication, and role overload are key contributors. Evidence supports structured interventions like computerised physician order entry with decision support, standardised handoff protocols, barcode-assisted medication administration, and enhanced interdisciplinary training (e.g., simulation, crew resource management) as effective in reducing errors. Successful implementation is fundamentally dependent on strong health services administration policies and a pervasive culture of safety. Conclusion: Medication safety in surgery is an inherently interdisciplinary challenge. A "siloed" approach is ineffective. Future strategies must be architected around integrated care pathways, leveraging health information technology and fostering a culture of shared responsibility from the executive suite to the bedside, involving every link in the chain from the medical secretary to the resident doctor and surgical team.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».