(37,915.33 ± 3,160.12), higher than before implementation (36,812.67 ± 2,890.81), but not significant. The average of dispensing error after implementation (15,67 ± 6,28) was reduced significantly (p<0,05) than before (50.33 ± 34.47). The most frequent type of dispensing error were wrong quantity dispensed, wrong drug dispensed and wrong strength dispensed. The implementation of automated dispensing machine significantly reduce the incidence of dispensing error. Further investigaation needed to know the incidence of dispesning error cause by the machine and manual and factors that influenced. Keywords: automated dispensing machine, dispensing error PENDAHULUANPelayanan kesehatan merupakan sistem kompleks yang ditandai dengan penggunaan teknologi tinggi, pelayanan multidisiplin dengan kebebasan dalam menjalankan profesi. Pelayanan kesehatan tidak dapat dilepaskan terhadap kemungkinan untuk membuat kesalahan atau melakukan pelayanan yang tidak sesuai dengan standar sehingga berpotensi atau bisa menyebabkan kejadian yang tidak diinginkan dan membahayakan pasien. Kegagalan untuk melaksanakan apa yang sudah direncanakan untuk mencapai tujuan yang sudah ditetapkan atau melaksanakan perencanaan yang tidak sesuai dengan tujuan yang akan dicapai (medical error) harus senantiasa diminimalkan dalam setiap upaya pelayanan kesehatan yang bermutu dan aman (Kohn et al., 2000).Di Amerika Serikat dilaporkan 44.000 sampai 98.000 pasien meninggal setiap tahun akibat medical error. Dampak medical error sangat beragam mulai dari yang sangat ringan dan bisa pulih, sampai berat yang dapat menyebabkan kecacatan dan kematian. Medical error juga dapat menyebabkan bertambah parahnya penyakit sehingga lama dan biaya perawatan bertambah (Gyllensten, 2013).
(37,915.33 ± 3,160.12), higher than before implementation (36,812.67 ± 2,890.81), but not significant. The average of dispensing error after implementation (15,67 ± 6,28) was reduced significantly (p<0,05) than before (50.33 ± 34.47). The most frequent type of dispensing error were wrong quantity dispensed, wrong drug dispensed and wrong strength dispensed. The implementation of automated dispensing machine significantly reduce the incidence of dispensing error. Further investigaation needed to know the incidence of dispesning error cause by the machine and manual and factors that influenced. Keywords: automated dispensing machine, dispensing error PENDAHULUANPelayanan kesehatan merupakan sistem kompleks yang ditandai dengan penggunaan teknologi tinggi, pelayanan multidisiplin dengan kebebasan dalam menjalankan profesi. Pelayanan kesehatan tidak dapat dilepaskan terhadap kemungkinan untuk membuat kesalahan atau melakukan pelayanan yang tidak sesuai dengan standar sehingga berpotensi atau bisa menyebabkan kejadian yang tidak diinginkan dan membahayakan pasien. Kegagalan untuk melaksanakan apa yang sudah direncanakan untuk mencapai tujuan yang sudah ditetapkan atau melaksanakan perencanaan yang tidak sesuai dengan tujuan yang akan dicapai (medical error) harus senantiasa diminimalkan dalam setiap upaya pelayanan kesehatan yang bermutu dan aman (Kohn et al., 2000).Di Amerika Serikat dilaporkan 44.000 sampai 98.000 pasien meninggal setiap tahun akibat medical error. Dampak medical error sangat beragam mulai dari yang sangat ringan dan bisa pulih, sampai berat yang dapat menyebabkan kecacatan dan kematian. Medical error juga dapat menyebabkan bertambah parahnya penyakit sehingga lama dan biaya perawatan bertambah (Gyllensten, 2013).
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.