MEDICATION ADMINISTRATION ERRORS: EVIDENCES AND IMPLICATIONS FOR PATIENT SAFETY

O estudo objetiva identificar as evidências e as implicações dos erros na administração de medicamentos na segurança do paciente. Trate-se de uma revisão integrativa, com busca dos estudos em quatro bases de dados, em maio de 2015. Obteve-se uma amostra de 40 artigos e foram submetidos à estatística descritiva. Houve predomínio de estudos descritivos – nível de evidência 4 (n=28; 70%), publicados no Brasil (n=17; 42,5%). Quanto aos erros, destacaram-se: erro de dosagem (n=27; 67,5%), medicação errada (n=25; 62,5%); troca de paciente (n=21; 52,5%); erro de horário (n=20;5 0%); via errada (n=17;42,5%), além de erro documental, omissão de justificativas quando necessário e outras. Este tipo de evento é responsável por deixar sequelas irreparáveis nos pacientes ou até levar à morte.La finalidad del estudio es identificar las evidencias y las implicaciones de los errores en la administración de medicamentos en la seguridad del paciente. Se trata de una revisión integradora con búsqueda de estudios en cuatro bases de datos en mayo del 2015. Fue encontrada una muestra de 40 artículos, sometidos a la estadística descriptiva. Predominaron estudios descriptivos – nivel de evidencia 4 (n=28; 70%), publicados en Brasil (n=17; 42,5%). Entre los errores se destacaron: error de dosificación (n=27; 67,5%), medicación equivocada (n=25; 62,5%); cambio de paciente (n=21; 52,5%); error de horario (n=20;5 0%); vía equivocada (n=17;42,5%), además de error documental, omisión de justificativas cuando necesario y otras. Este tipo de evento es responsable por dejar secuelas irreparables en los pacientes o incluso llevar a la muerte.The objective is to identify the evidences and implications of medication administration errors for patient safety. An integrative review was undertaken through a search in four databases in May 2015. A sample of 40 articles was obtained, submitted to descriptive statistics. Descriptive studies of evidence level 4 were predominant (n=28; 70%), published in Brazil (n=17; 42.5%). The following errors stood out: dose errors (n=27; 67.5%), wrong drug (n=25; 62.5%); wrong patient (n=21; 52.5%); wrong time (n=20;50%); wrong route (n=17;42.5%), besides documentation errors, omission of justifications when necessary and others. This type of event is responsible for causing irreparable damage to the patient or even death

PLACENTA PRÉVIA: UM ESTUDO BASEADO NAS TEORIAS DE ENFERMAGEM

Introdução: A gestação, apesar de ser um processo fisiológico na saúde da mulher, é uma etapa complexa que exige atenção diferenciada na assistência à saúde. Outrossim, existem algumas condições que provocam danos durante essa fase, como a placenta prévia. Objetivo: Este estudo tem como escopo evidenciar o processo de enfermagem frente à assistência à gestante com tal diagnóstico. Metodologia: A pesquisa tem caráter qualitativo, teórico com subsídio na bibliografia científica, envolvendo a compreensão holística e integral da paciente para a implementação de estratégia para o processo de enfermagem. A partir do estudo das teorias e da fisiopatologia e impactos clínicos, empregou-se as taxonomias do NANDA-I para traçar os diagnósticos de enfermagens mais condizentes. Resultados: Foram identificados 15 diagnósticos que contemplaram os dez domínios encontrados no NANDA. Considerações Finais: Os dados eleitos e o confronto com a literatura enfatizam a relevância positiva na prescrição de diagnósticos de enfermagem na escolha dos cuidados prestados e as teorias subsidiam a assistência materno-fetal

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio