[Intravenous drugs infusion safety through smart pumps]. / Seguridad en la administración intravenosa de medicamentos mediante bombas de infusión inteligentes.

OBJECTIVE: To analyze the role of smart infusion pumps in reducing errors related with the administration of intravenous medications. METHOD: Retrospective, observational study analyzing the implementation of a system with smart intravenous infusion pumps (Hospira MedNetTM) and the role of the safety system for the detection of errors during the administration of drugs, sera, and blood. We included infusions administered at the day-care hospitals of hematology, oncology, rheumatology, and oncopediatrics. We analyzed adherence to the safety system, the number of programming errors detected, the commonly implicated drugs in these errors, and improvement actions. RESULTS: During the study period, 120 smart pumps were implemented and data on 70,028 infusions were gathered. The rate of adherence to the safety program was 62.30% in hematology (6,887 infusions), 60,30% in oncology (28,127 infusions), 46,50% in rheumatology (1,950 infusions) and 1.8% in oncopediatrics (139 infusions). 3,481 out of the established limits programming alerts were generated by the pumps: 2,716 of relative limit and 765 of absolute limit. En 807 infusions (2.17%), errors that could have had consequences for the patients could be prevented. These findings allowed implementing a series of strategies aimed at minimizing these errors in the future. CONCLUSIONS: The Hospira MedNetTM system detects deviations from the established protocols of intravenous infusion, preventing in this way potential adverse events for the patients. It also allows establishing correction measures and implementing the improvement strategies.

OBJETIVO: Analizar el papel de las bombas de infusión inteligentes en la reducción de errores relacionados con la administración de medicación intravenosa. MÉTODO: Estudio observacional, retrospectivo que analiza la implementación de un sistema de bombas inteligentes de infusión intravenosa (Hospira MedNetTM) y el papel de este sistema de seguridad en la detección de errores en la fase de administración de fármacos, sueros y sangre. Se incluyeron infusiones administradas en los hospitales de día de hematología, oncología, reumatología y oncopediatría. Se analizó la adherencia al sistema de seguridad, el número de errores de programación detectados, los fármacos comúnmente implicados en estos errores y las acciones de mejora. RESULTADOS: Durante el periodo de estudio se implementaron 120 bombas inteligentes y se recogieron los datos de 70.028 infusiones. La adherencia al programa de seguridad fue del 62,30% en hematología (6.887 infusiones), del 60,30% en oncología (28.127 infusiones), del 46,50% en reumatología (1.950 infusiones) y del 1,8% en oncopediatría (139 infusiones). Se notificaron 3481 alertas por programación de las bombas fuera de los límites establecidos: 2716 de límite relativo y 765 de límite absoluto. En 807 infusiones (2,17%), se evitaron errores que podrían haber tenido consecuencias para los pacientes. Gracias a estos hallazgos, se implementaron una serie de estrategias con objeto de minimizar dichos errores en el futuro. CONCLUSIONES: El sistema Hospira MedNetTM intercepta desviaciones con respecto a los protocolos establecidos en la infusión intravenosa, evitando potenciales efectos adversos a pacientes. También permite establecer medidas correctoras e implementar estrategias de mejora.

Seguridad en la administración intravenosa de medicamentos mediante bombas de infusión inteligentes / Intravenous drug infusion safety through smart pumps

Objetivo: Analizar el papel de las bombas de infusión inteligentes en la reducción de errores relacionados con la administración de medicación intravenosa. Método: Estudio observacional, retrospectivo que analiza la implementación de un sistema de bombas inteligentes de infusión intravenosa (Hospira MedNetTM) y el papel de este sistema de seguridad en la detección de errores en la fase de administración de fármacos, sueros y sangre. Se incluyeron infusiones administradas en los hospitales de día de hematología, oncología, reumatología y oncopediatría. Se analizó la adherencia al sistema de seguridad, el número de errores de programación detectados, los fármacos comúnmente implicados en estos errores y las acciones de mejora. Resultados: Durante el periodo de estudio se implementaron 120 bombas inteligentes y se recogieron los datos de 70.028 infusiones. La adherencia al programa de seguridad fue del 62,30% en hematología (6.887 infusiones), del 60,30% en oncología (28.127 infusiones), del 46,50% en reumatología (1.950 infusiones) y del 1,8% en oncopediatría (139 infusiones). Se notificaron 3481 alertas por programación de las bombas fuera de los límites establecidos: 2716 de límite relativo y 765 de límite absoluto. En 807 infusiones (2,17%), se evitaron errores que podrían haber tenido consecuencias para los pacientes. Gracias a estos hallazgos, se implementaron una serie de estrategias con objeto de minimizar dichos errores en el futuro. Conclusiones: El sistema Hospira MedNetTM intercepta desviaciones con respecto a los protocolos establecidos en la infusión intravenosa, evitando potenciales efectos adversos a pacientes. También permite establecer medidas correctoras e implementar estrategias de mejora (AU)

Objective: To analyze the role of smart infusion pumps in reducing errors related with the administration of intravenous medications. Method: Retrospective, observational study analyzing the implementation of a system with smart intravenous infusion pumps (Hospira MedNetTM) and the role of the safety system for the detection of errors during the administration of drugs, sera, and blood. We included infusions administered at the day-care hospitals of hematology, oncology, rheumatology, and oncopediatrics. We analyzed adherence to the safety system, the number of programming errors detected, the commonly implicated drugs in these errors, and improvement actions. Results: During the study period, 120 smart pumps were implemented and data on 70,028 infusions were gathered. The rate of adherence to the safety program was 62.30% in hematology (6,887 infusions), 60,30% in oncology (28,127 infusions), 46,50% in rheumatology (1,950 infusions) and 1.8% in oncopediatrics (139 infusions). 3,481 out of the established limits programming alerts were generated by the pumps: 2,716 of relative limit and 765 of absolute limit. En 807 infusions (2.17%), errors that could have had consequences for the patients could be prevented. These findings allowed implementing a series of strategies aimed at minimizing these errors in the future. Conclusions: The Hospira MedNetTM system detects deviations from the established protocols of intravenous infusion, preventing in this way potential adverse events for the patients. It also allows establishing correction measures and implementing the improvement strategies (AU)

Elaboración de una relación de nombres de medicamentos similares en los que se recomienda utilizar letras mayúsculas resaltadas / Development of a List of Look-alike Drug Names With Recommended Tall Man Letters

Objetivo Elaborar una relación de nombres de medicamentos similares con letras mayúsculas resaltadas, que facilite y estandarice la implantación de esta técnica en prácticas dirigidas a reducir errores por similitud de nombres. Material y métodos Se realizaron dos encuestas estructuradas. La primera incluyó 46 pares, grupos o nombres de medicamentos similares con letras mayúsculas, procedentes de las listas establecidas por la FDA, ISMP y CAPCA/ISMP-Canadá, y 32 seleccionados de la base de datos del ISMP-España y Consejo de COF. La segunda incluyó 27 pares, grupos o nombres propuestos por los encuestados y 11 procedentes de la actualización del ISMP. Se formularon preguntas sobre la utilidad de la técnica y su implantación en los hospitales. Participaron en la primera encuesta 90 farmacéuticos de diferentes hospitales y 89 en la segunda. Resultados La relación de nombres de medicamentos similares con letras mayúsculas resaltadas elaborada recoge 107 nombres agrupados en 44 pares o grupos. Un 93,3% de los encuestados opinó que esta técnica debería implantarse para denominar a los medicamentos, tanto en el etiquetado de la industria farmacéutica (91,1%) como en otros lugares donde aparecen los nombres, como en las pantallas de prescripción informatizada (90%), de farmacia (82,2%) o de los sistemas automatizados de dispensación (81,1%), en etiquetado de preparaciones y estantes, etc. Solo 9 (10%) de los hospitales utilizaban esta técnica. Conclusiones La disponibilidad de esta relación de nombres similares en los que se recomienda utilizar letras mayúsculas resaltadas podría facilitar su aplicación en prácticas de diferenciación de nombres, actualmente reducida en nuestro país(AU)

Objective To develop a list of look-alike drug names with tall man letters, that will facilitate and standardize the implementation of this technique in safety practices designed to reduce errors caused by look-alike names. Material and methods Two structured surveys were carried out. The first survey included 46 pairs, groups, or individual look-alike drug names with tall man letters from the lists established by the FDA, ISMP and CAPCA/ISMP-Canada, and 32 selected from ISMP-Spain and the COF Council database. The second survey included 27 proposals made by those respondents who completed the first survey and 11 from the ISMP updated list. Participants were asked about the usefulness and current implementation of the technique. Ninety pharmacists from different hospitals participated in the first survey and 89 in the second. Results The list of look-alike drug names with tall man letters which has been developed includes 107 names structured into 44 pairs or groups. Of the respondents, 93.3% felt that this technique should be implemented for identifying medications, not only on pharmaceutical industry labels (91.1%) but also in other places where drug names appear, including computerized prescription screens (90%), pharmacy system screens (82.2%), automated dispensing cabinet screens (81.1%), labels for pharmacy preparations and shelves, etc. Only 9 hospitals (10%) were using this technique. Conclusions The availability of this list of look-alike drug names for which tall man lettering is recommended may encourage the use of this technique for differentiating names in Spain where it is currently not greatly used (AU)

Development of a list of look-alike drug names with recommended tall man letters.

OBJECTIVE: To develop a list of look-alike drug names with tall man letters, which will facilitate and standardize the implementation of this technique in safety practices designed to reduce errors caused by look-alike names. MATERIAL AND METHODS: Two structured surveys were carried out. The first survey included 46 pairs, groups, or individual look-alike drug names with tall man letters from the lists established by the FDA, ISMP and CAPCA/ISMP-Canada, and 32 selected from ISMP-Spain and the COF Council database. The second survey included 27 proposals made by those respondents who completed the first survey and 11 from the ISMP updated list. Participants were asked about the usefulness and current implementation of the technique. Ninety pharmacists from different hospitals participated in the first survey and 89 in the second. RESULTS: The list of look-alike drug names with tall man letters which has been developed includes 107 names structured into 44 pairs or groups. Of the respondents, 93.3% felt that this technique should be implemented for identifying medications, not only on pharmaceutical industry labels (91.1%) but also in other places where drug names appear, such as computerized prescription screens (90%), pharmacy system screens (82.2%), automated dispensing cabinet screens (81.1%), labels for pharmacy preparations and shelves, etc. Only 9 hospitals (10%) were using this technique. CONCLUSIONS: The availability of this list of look-alike drug names for which tall man lettering is recommended may encourage the use of this technique for differentiating names in Spain where it is currently not greatly used.