Une chambre des erreurs comme moyen d’apprentissage dans une faculté de pharmacie
Bibliographic record
Abstract
Background: Hospitalization can expose patients to numerous adverse events associated with their care. To make health care professionals aware of these events, medication errors were simulated using the “room of errors” model. Objectives: To describe the methods of implementing a “room of errors” and to evaluate participants’ performance in identifying errors. Methodology: This cross-sectional descriptive simulation study was carried out in the experimental pharmacy of a faculty of pharmacy over 2 days in December 2021 and January 2022. The study involved pharmacy interns and residents at various stages of their internships. Results: Thirty-six interns and 8 residents participated in the “room of errors” workshop. The overall correct response rate was 70.8% (n = 269/380). The error detection rate was 45.3% for pharmacy interns and 57.5% for residents, although this difference was not statistically significant. Certain hazards were identified by the majority of students (soiled compress on the treatment trolley, prescription of acetaminophen to a patient with an allergy to this drug), whereas others were rarely identified (a box containing food in the refrigerator, an empty bottle for hand sanitizer). Respondents to the satisfaction survey mainly considered this workshop to be a useful educational tool and would like to see this type of workshop integrated into their training. Conclusion: The “room of errors” seems to be an effective way of raising awareness about the risks associated with hospitalization and patient safety. This type of tool should be integrated into education and training programs. RÉSUMÉ Contexte : L’hospitalisation peut exposer les patients à de multiples évènements indésirables associés aux soins. Pour sensibiliser les professionnels de la santé à ces évènements, une simulation d’erreurs de médication a été créée en utilisant le modèle « Chambre des erreurs ». Objectifs : Les objectifs étaient de décrire les modalités de mise en œuvre d’une chambre des erreurs et d’évaluer la performance des participants dans l’identification des erreurs. Méthodologie : Il s’agit d’une étude descriptive transversale en simulation réalisée dans la pharmacie expérimentale à la faculté de Pharmacie sur une période de deux jours en décembre 2021 et janvier 2022. Ce travail a recueilli les internes et résidents en pharmacie à différents stades de leurs stages. Résultats : Trente-six internes et huit résidents ont participé à l’atelier « chambre des erreurs ». Le taux global de réponses correctes était de 70,8 % (n=269/380). Le taux de détection des erreurs était de 45,3 % pour les internes en pharmacie et de 57,5 % pour les résidents sans toutefois que cette différence ne soit statistiquement significative. Certains dangers ont été identifiés par la majorité des étudiants (compresse souillée sur le chariot de soins, prescription de l’acétaminophène à une patiente allergique) tandis que d’autres ont été rarement identifiés (une boite contenant de la nourriture au réfrigérateur, un flacon de solution hydroalcoolique vide). Les répondants au questionnaire de satisfaction ont principalement considéré cet atelier comme un outil pédagogique très intéressant et ont souhaité que ce type d’atelier soit intégré dans leur formation. Conclusion : La chambre des erreurs semble être une méthode efficace de sensibiliser aux risques liés à l’hospitalisation et la sécurité des patients. D’où la nécessité d’intégrer cet outil dans les programmes d’éducation et de formation.
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 | 0.003 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".