Determinación de errores de prescripción y características de medicamentos en recetas atendidas en farmacia SIS del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón en Puno de enero a diciembre del 2022
Date
2024-07-11Author(s)
Hilaquita Coarite, Luz Mary
Quispe Mamani, Tayz Bethzanggela
Metadata
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El estudio tuvo como objetivo identificar errores de
prescripción y características farmacéuticas de los
medicamentos en las recetas procesadas en la farmacia SIS
del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón de Puno de
enero a diciembre de 2022.
Se utilizó un diseño transversal cuantitativo, retrospectivo,
no experimental, con observación como técnica y la forma
de observación como instrumento. Los errores de
prescripción se clasificaron según los datos del paciente, del
prescriptor y de la medicación. El análisis de los datos se
realizó mediante herramientas de estadística descriptiva en
el software Microsoft Excel y SPSS.
Los resultados mostraron un nivel significativo de
cumplimiento en las prescripciones, con un 74,2% de
precisión en los datos de los pacientes, un 62,36% en los
datos de medicación y un 76,67% en los datos del
prescriptor. El error más común fue 6 errores, lo que
representa el 23,7% de los errores. Los medicamentos
antihipertensivos prevalecieron en el 34,3% de los casos,
siendo la administración oral (92,6%) y en tabletas (86,9%)
los más comunes.
Conclusión, hubo un promedio de 6 errores por
prescripción, siendo los medicamentos antihipertensivos, la
administración oral y la presentación en tabletas las
características farmacéuticas más prevalentes en las recetas
procesadas. The objective of the study was to identify prescription errors
and pharmaceutical characteristics of medications in the
prescriptions processed in the SIS pharmacy of the Manuel
Núñez Butrón Regional Hospital in Puno from January to
December 2022.
A quantitative, retrospective, non-experimental crosssectional
design was used. with observation as a technique
and the form of observation as an instrument. Prescription
errors were classified according to patient, prescriber, and
medication data. Data analysis was carried out using
descriptive statistics tools in Microsoft Excel and SPSS
software.
The results showed a significant level of prescription
compliance, with 74.2% accuracy in patient data, 62.36% in
medication data, and 76.67% in prescriber data. The most
common error was 6 errors, representing 23.7% of errors.
Antihypertensive medications prevailed in 34.3% of cases,
with oral administration (92.6%) and tablets (86.9%) being
the most common.
Conclusion, there was an average of 6 errors per
prescription, with antihypertensive medications, oral
administration and tablet presentation being the most
prevalent pharmaceutical characteristics in the processed
prescriptions.