Avoiding Potential Medication Errors Associated with Non-intuitive Medication Abbreviations
Bibliographic record
Abstract
Background: Pharmaceutical companies use a variety of abbreviations to denote short- and long-acting medications. Errors involving the administration of these medications are frequently reported.Objectives: To evaluate comprehension rates for abbreviations used to denote short- and long-acting medications and to evaluate whether changes to medication labels could reduce potential errors in the selection and administration of medications.Methods: In phase 1 of the study, nursing staff were asked to define 4 abbreviations and then to categorize them by release rate. In phase 2, a simulation exercise, nursing staff were asked if it would be appropriate to administer a medication illustrated in a photograph (oxycodone CR 5-mg blister pack) on the basis of information highlighted in a screen shot of an electronic medication administration record (order for oxycodone 5 mg). Three different presentations were used to identify the medication in the medication administration record and on the drug label.Results: In phase 1, 10 (28%) of 36 nursing staff members knew what all 4 abbreviations meant, and 14 (39%) correctly classified all 4 abbreviations as indicating a short- or a long-acting medication. In the simulation exercise (phase 2), labelling changes reduced the likelihood of a potential medication administration error.Conclusions: Most abbreviations used to indicate short- versus longacting medications were not correctly understood by study participants. Of more concern was the incorrect interpretation of some abbreviations as indicating the opposite release rate (e.g., “ER” interpreted as meaning “emergency release”, rather than “extended release”, with incorrect classification as a short-acting medication). This evaluation highlighted the potential consequences of using non-intuitive abbreviations to differentiate high-risk medications having different release rates.RÉSUMÉContexte : Les sociétés pharmaceutiques utilisent une panoplie d’abréviations pour désigner leurs médicaments à action brève ou prolongée. Or, on signale des erreurs fréquentes d’administration de ces médicaments.Objectifs : Évaluer le taux de compréhension des abréviations utilisées pour désigner les médicaments à action brève et à action prolongée et si des changements aux étiquettes de ces médicaments pourraient réduire les erreurs potentielles dans le choix et l’administration de ceux-ci.Méthodes : Dans la 1re phase de l’étude, on a demandé au personnel infirmier de définir quatre abréviations et de les classer par vitesse de libération. Dans la 2e phase, un exercice de simulation, on a demandé au personnel infirmier s’il serait approprié d’administrer le médicament qu’on leur présentait sur une photo (oxycodone CR [controlled release, c.-à-d. à libération contrôlée] à 5 mg en plaquettes alvéolées) en tenant compte de l’information surlignée dans une capture d’écran d’un registre électronique d’administration des médicaments (prescription d’oxycodone 5 mg). Trois présentations différentes ont été utilisées pour désigner le médicament dans le registre d’administration des médicaments et sur l’étiquette du médicament.Résultats : Dans la 1re phase de l’étude, 10 (28 %) des 36 membres du personnel infirmier connaissaient la signification des quatre abréviations et 14 (39 %) les ont correctement classées dans la catégorie action brève ou action prolongée. Dans l’exercice de simulation (2e phase), les changements à l’étiquette ont réduit la possibilité d’une erreur potentielle d’administration du médicament.Conclusions : La plupart des abréviations utilisées pour désigner les médicaments à action brève par rapport à ceux à action prolongée n’étaient pas bien comprises du personnel infirmier. Mais plus inquiétante était l’interprétation erronée de certaines abréviations à l’inverse de leur vitesse de libération (p. ex., ER interprétée comme étant emergency release (c.-à-d. à libération d’urgence) plutôt que extended release (c.-à-d. à libération prolongée) et incorrectement classée comme un médicament à action brève). Cette évaluation souligne les conséquences potentielles de l’utilisation d’abréviations non intuitives pour différencier lesmédicaments à risque élevé ayant des vitesses de libération différentes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.034 | 0.204 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".