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Planejamento e integração de alertas de dose máxima em sistema eletrônico de prescrição como ferramenta de suporte à decisão clínica

Medicamentos de alta vigilância apresentam maior risco de causar danos graves quando utilizados inadequadamente. Sistemas eletrônicos de prescrição são ferramentas essenciais para reduzir esses riscos, oferecendo controle mais preciso das doses e notificações sobre inconsistências. Nesse contexto, a implementação de alertas de dose máxima e mínima constitui uma estratégia importante para manter prescrições dentro de limites seguros e minimizar erros de medicação. Este trabalho teve como objetivo relatar a implementação de alertas de dose máxima para medicamentos de alta vigilância em um sistema eletrônico de prescrição médica.  Entre setembro de 2024 e junho de 2025, foi desenvolvida, em um hospital universitário de alta complexidade no Rio de Janeiro, uma iniciativa destinada à criação e implementação desses alertas. Os medicamentos foram selecionados conforme a lista do ISMP Brasil e critérios do Núcleo de Segurança do Paciente. As doses máximas foram definidas com base em fontes como Micromedex, UpToDate, Neofax Pediatrics, Cognys Med e Whitebook, sendo consolidadas em planilha. Alertas informativos foram elaborados para três faixas etárias (neonatos, crianças e adolescentes, e adultos) acionando o prescritor sempre que a dose ultrapassava o limite recomendado, sem bloqueio da prescrição. Ao todo, 265 alertas foram desenvolvidos: 57 para neonatos, 99 para crianças e adolescentes e 109 para adultos, abrangendo 110 apresentações de medicamentos e 89 substâncias. Todos os alertas foram incorporados ao sistema eletrônico da instituição. A experiência demonstra a relevância das tecnologias de suporte à decisão clínica e evidencia o potencial dessa iniciativa para prevenir erros de prescrição, fortalecer práticas seguras e aprimorar a segurança no uso de medicamentos no ambiente hospitalar.
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Planejamento e integração de alertas de dose máxima em sistema eletrônico de prescrição como ferramenta de suporte à decisão clínica

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.011112620016

  • Palavras-chave: Segurança do paciente; Erros de medicação; Prescrição eletrônica.

  • Keywords: Patient safety; Medication errors; Electronic prescribing.

  • Abstract: High-alert medications pose an increased risk of causing serious harm when used incorrectly. Electronic prescribing systems are essential tools to reduce these risks by providing more precise dose control and notifications regarding inconsistencies. In this context, implementing maximum and minimum dose alerts is an important strategy to ensure prescriptions remain within safe limits and to minimize medication errors. This study aimed to report the Volume X, Número X, 20XX 3 implementation of maximum dose alerts for high-alert medications in an electronic prescribing system. Between September 2024 and June 2025, an initiative was developed in a high-complexity university hospital in Rio de Janeiro to create and implement these alerts. Medications were selected according to the ISMP Brazil list and the criteria established by the Patient Safety Center. Maximum doses were defined based on references such as Micromedex, UpToDate, Neofax Pediatrics, Cognys Med, and Whitebook, and were consolidated into a spreadsheet. Informational alerts were developed for three age groups (neonates, children and adolescents, and adults) triggering a notification to the prescriber whenever the dose exceeded the recommended limit, without blocking the prescription. A total of 265 alerts were developed: 57 for neonates, 99 for children and adolescents, and 109 for adults, covering 110 medication presentations and 89 substances. All alerts were integrated into the institution’s electronic system. This experience highlights the relevance of clinical decision-support technologies and demonstrates the potential of this initiative to prevent prescribing errors, strengthen safe practices, and enhance medication-use safety in the hospital setting.

  • Luana F. de Almeida
  • Allan Carneiro De Souza
  • Allan Jones Do Nascimento Fanto
  • Gabriel Gonçalves Da Silva
  • Joiciane Dias Rodrigues Neves
  • Simone De Oliveira Da Rocha
  • Roberto Pozzan
  • Arnaldo Couto
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