Identificación de Errores de Prescripción en las Recetas Médicas del Servicio de Farmacia de Consulta Externa del Hospital II Vitarte-Essalud, Periodo Enero- Mayo 2018

• Autores: Carhua García, Rocío Verónika, Lima Quispe, Vilma Nelly
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad María Auxiliadora
• Repositorio: UMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uma.edu.pe:20.500.12970/168
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12970/168
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Errores de prescripción; Recetas médicas; Consulta externa; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.01.05

La presente investigación se realizó para identificar los Errores de Prescripción en las Recetas Médicas del Servicio de Farmacia de Consulta Externa del Hospital II Vitarte- Essalud, en el periodo Enero- Mayo 2018. Objetivos: Identificar los errores de prescripción en las recetas médicas del servicio de farmacia de consulta externa del Hospital II vitarte- Essalud, en el periodo enero- mayo 2018. Metodología: Se realizó un estudio observacional, transversal aplicada, de nivel descriptivo, diseño no experimental, la muestra estuvo conformada por 500 recetas médicas donde se aplicó el instrumento de recolección de datos a partir de la variable y se analizó mediante el programa estadístico IBM SPSS statistic 21. Resultado: De acuerdo a la dimensión datos del prescriptor el 98,4% de las recetas presenta datos completos mientras que el 1,6% los presenta incompletos; de acuerdo a la dimensión datos del paciente con respecto a los indicadores: Género del paciente, edad del paciente fueron omitidos en el 100% de las recetas evaluadas, no considerándose error de prescripción; de acuerdo a la dimensión datos del medicamento, el 2,0% de recetas médicas presenta datos completos mientras que el 98,0% presenta datos incompletos; y finalmente de acuerdo a la dimensión legibilidad el 71,6% de recetas contiene información legible mientras que el 28,4% de recetas contiene información ilegible. Conclusiones: Se identificó más de un tercio de porcentaje de errores de prescripción en los datos del medicamento. Menos del 30% información ilegible. Menos del 2% de errores en los datos del prescriptor. En la dimensión “datos del paciente”, no contenían información evaluada.