Incident reporting e prospective risk analysis in TIN: strategie per la riduzione degli errori di terapia

S. Orlandini; F. Minniti; C. Mariotti; M. Lavarini; G. Antonello; D. De Felice; S. Di Blasio; S. Dosso; M. Susi; E. Sterzi; A. Conforti; S. Tardivo; E. Maffei; B. Ficial

Login Abbonamenti Pubblicazioni Carrello Registrazione Perché registrarsi? Contatti

I Poster degli specializzandi

Incident reporting e prospective risk analysis in TIN:
strategie per la riduzione degli errori di terapia

Silvia Orlandini1, Federica Minniti1, C. Mariotti2, Monica Lavarini4, Giuliana Antonello1, Donatella De Felice1, Splendora Di Blasio1, Silvia Dosso1, Mariangela Susi1, Enrico Sterzi2, Anita Conforti3, Stefano Tardivo4, Elena Maffei2, Benjamin Ficial 1USD Patologia Neonatale, 2Servizio di Farmacia, 3Farmacovigilanza, 4Direzione Medica AOUI Verona

Ottobre 2016

Contenuto HTML non disponibile.

Classificazione MeSH

Drug Prescriptions (68) Infusions, Parenteral (3) Quality Improvement (6) Risk Assessment (26)

Informativa Cookie
Questo sito utilizza cookie tecnici necessari al funzionamento (autenticazione, sessione, preferenze). Le funzionalità di intelligenza artificiale sono erogate tramite Amazon Bedrock (Anthropic Claude): i dati vengono elaborati nei data center europei AWS e non vengono condivisi con terze parti né utilizzati per addestrare modelli. Non utilizziamo cookie di profilazione commerciale. Privacy e Cookie Policy

	Cookie tecnici necessari (sempre attivi) Sessione, autenticazione, CSRF, preferenze utente. Indispensabili per il funzionamento del sito. Non tracciano l'utente.
	Cookie analitici (opzionali) Misurano le performance del sito (pagine visitate, tempi di caricamento). I dati sono aggregati e anonimi, memorizzati nel nostro database interno (tabella user_access). Nessun dato viene inviato a Google Analytics o servizi terzi.
	Servizi di Intelligenza Artificiale (opzionali) Funzionalità AI (ricerca intelligente CoScienza, assistente backoffice) erogate tramite Amazon Bedrock con modelli Anthropic Claude. I dati transitano nei data center europei (eu-west) e non vengono utilizzati per l'addestramento dei modelli. Nessun dato personale viene condiviso con Anthropic o Amazon al di fuori dell'elaborazione della richiesta.
	Cookie pubblicitari (opzionali) Permettono la visualizzazione di annunci pertinenti tramite Google AdSense. Google potrebbe utilizzare cookie per mostrare annunci basati sulle visite precedenti a questo o altri siti. Puoi disattivare la personalizzazione su impostazioni annunci Google.