A Survey of Medication Errors among Anaesthesiologists of Karnataka - A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medication errors in modern medical practice add to the cost of patient care and increase human suffering. We decided to conduct a survey among practicing anesthesiologists of our region in order to assess the prevalence of medication errors, the current knowledge of medication errors, common drugs involved and the possible corrective measures. Methods: After obtaining an approval from the institutional ethical committee a pre- validated questionnaire of 18 questions was distributed by electronic mail to the members of Indian Society of Anaesthesiologists, Karnataka state branch. Results: We received 324 survey responses. The percentage of anaesthesiologists who attempted the survey was 14.37% (the number of people who attempted the survey divided by the number of emails delivered including those who opted out) Out of these, 242 respondents (74.69%) said that they had experienced or witnessed at least 1 medication error (Figure 1). Of the 142 respondents who answered the question, 79.58% had a near miss event, and 53.52% had not reported the incident to the hospital authorities (Figure 2). Majority of the incidents involved adults (86.2%), 59.8 % involved substitution of a drug, and the errors were more common with general anaesthesia (84.51%). Conclusion: Our survey showed that most respondents believed in a reporting system for medication errors and that multiple precautionary measures were required to prevent such events.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».