Análisis de los fallos detectados en el proceso de dispensación de medicamentos y los factores contribuyentes = Analysis of failures detected during the medication-dispensing process and their contributing factors / Bermejo Vicedo T, Álvarez Díaz A Mª, Delgado Silveira E, Gómez de Salazar López de Silanes E, Pérez Menéndez-Conde C, Pintor Recuenco R, Serna Pérez J, Mendoza Jiménez T J

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Continuing resourceISSN: 1888-6116Subject(s): error medicación | error dispensación | sistema de distribución de medicamentos | proceso farmacoterapéutico | calidad | medication error | medication systems | hospital | quality assurance | health careOnline resources: Acceso al documento In: Trauma -- 2009, v. 20, 3, p.194-199Abstract: Objetivo: Calcular la prevalencia de fallos en 5 sistemas de dispensación (SD) de medicamentos que producen errores de dispensación (ED) y factores contribuyentes (FC). Metodología: estudio observacional prospectivo. Se revisaron las etapas en 5 SD: Stock, SD automatizado (Pyxis®) con y sin Prescripción Electrónica Asistida (PEA), Sistema de Distribución de Medicamentos Dosis Unitaria (SDMDU) con PEA y SDMDU con transcripción. Se identificaron los ED, el fallo que produjo el error y posibles FC. Resultados: 2.181 fallos en 54.169 oportunidades. Tasa de fallo: Stock, 10,7%; Pyxis®-PEA, 2,9%; Pyxis® sin PEA, 20,7%; SDMDU-PEA, 2,2% y SDMDU-transcripción, 3,7%. Fallo más frecuente: Stock, fallo en preparación de pedido; Pyxis® con y sin PEA, fallo en llenado; SDMDU con PEA y SDMDU con trascripción, fallo en llenado de carro. ED más habitual: Stock, Pyxis® con y sin PEA, omisión; SDMDU con PEA, diferente cantidad de y SDMDU sin PEA, sobra medicamento. FC más frecuente: Stock, Pyxis® con y sin PEA, rotura de stock/desabastecimiento; SDMDU-PEA, personal inexperto y comunicación deficiente entre profesionales; SDMDU con transcripción, comunicación deficiente. Conclusión: Con este estudio hemos identificado los fallos de los SD, que permitirá rediseñar el proceso e incrementar la seguridad.Summary: Objetive: To calculate the prevalence of failures in 5 medication-dispensing systems (DS) that cause dispensing errors and their contributing factors (CF). Methods: Prospective observational study. All the steps were reviewed in 5 DS: Stock, Automated dispensing systems (ADS) associated to Computerized Prescription Order Entry (CPOE ADS), no- CPOE ADS, CPOE Unitary-Dose dispensing systems (UDDS) and no-CPOE UDDS. Dispensing errors and their causing system-failure and the potential CFs were identified. Results: 2,181 failures were detected among 54,169 opportunities. Failure-rates were: Stock, 10.7%; CPOE ADS, 2.9%; no-CPOE ADS, 20.7%; CPOE UDDS, 2.2% and no-CPOE UDDS, 3.7%. The most frequent failure was: Stock, order preparation; CPOE ADS and no-CPOE ADS, ADS filling; CPOE UDDS and no-CPOE UDDS, unit dose cart filling. The most frequent dispensing error was: Stock, CPOE ADS and no-CPOE ADS, omission; CPOE UDDS, different amount of drug and no-CPOE UDDS, extra medication. The most frequent contributing factor was: Stock, CPOE ADS and no-CPOE ADS, stockout/supply problems; CPOE UDDS, inexperienced personnel and deficient communication between professionals; no-CPOE UDDS, deficient communication. Conclusions: In this study we have identified the failures in the DSs, which will let us redesign the process and increase the security

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Bibliografía: p. 199

Objetivo: Calcular la prevalencia de fallos en 5 sistemas de dispensación (SD) de medicamentos que producen errores
de dispensación (ED) y factores contribuyentes (FC).
Metodología: estudio observacional prospectivo. Se revisaron las etapas en 5 SD: Stock, SD automatizado (Pyxis®) con
y sin Prescripción Electrónica Asistida (PEA), Sistema de Distribución de Medicamentos Dosis Unitaria (SDMDU) con PEA y SDMDU con transcripción. Se identificaron los ED, el fallo que produjo el error y posibles FC.
Resultados: 2.181 fallos en 54.169 oportunidades. Tasa de fallo: Stock, 10,7%; Pyxis®-PEA, 2,9%; Pyxis® sin PEA, 20,7%; SDMDU-PEA, 2,2% y SDMDU-transcripción, 3,7%. Fallo más frecuente: Stock, fallo en preparación de pedido; Pyxis® con y sin PEA, fallo en llenado; SDMDU con PEA y SDMDU con trascripción, fallo en llenado de carro. ED más habitual: Stock, Pyxis® con y sin PEA, omisión; SDMDU con PEA, diferente cantidad de y SDMDU sin PEA, sobra medicamento. FC más frecuente: Stock, Pyxis® con y sin PEA, rotura de stock/desabastecimiento; SDMDU-PEA, personal inexperto y comunicación deficiente entre profesionales; SDMDU con transcripción, comunicación deficiente.
Conclusión: Con este estudio hemos identificado los fallos de los SD, que permitirá rediseñar el proceso e incrementar
la seguridad.

Objetive: To calculate the prevalence of failures in 5 medication-dispensing systems (DS) that cause dispensing errors
and their contributing factors (CF).
Methods: Prospective observational study. All the steps were reviewed in 5 DS: Stock, Automated dispensing systems
(ADS) associated to Computerized Prescription Order Entry (CPOE ADS), no- CPOE ADS, CPOE Unitary-Dose dispensing systems (UDDS) and no-CPOE UDDS. Dispensing errors and their causing system-failure and the potential
CFs were identified.
Results: 2,181 failures were detected among 54,169 opportunities. Failure-rates were: Stock, 10.7%; CPOE ADS, 2.9%; no-CPOE ADS, 20.7%; CPOE UDDS, 2.2% and no-CPOE UDDS, 3.7%. The most frequent failure was: Stock, order preparation; CPOE ADS and no-CPOE ADS, ADS filling; CPOE UDDS and no-CPOE UDDS, unit dose cart filling. The most frequent dispensing error was: Stock, CPOE ADS and no-CPOE ADS, omission; CPOE UDDS, different amount of drug and no-CPOE UDDS, extra medication. The most frequent contributing factor was: Stock, CPOE ADS and no-CPOE ADS, stockout/supply problems; CPOE UDDS, inexperienced personnel and deficient communication between professionals; no-CPOE UDDS, deficient communication.
Conclusions: In this study we have identified the failures in the DSs, which will let us redesign the process and increase
the security

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