Medication errors (ME) in hospitals pose a significant clinical problem involving a potential risk to the patient, as well as a source of possible claims and compensations. ME reduction in the Prescription and Transcription phases, especially after the introduction of electronic prescribing systems, has been the subject of numerous studies. However, the generation of ME during Dispensing including preparing and distributing medication up to its final Administration, and primary responsibility of Pharmacy Services, has been scarcely analyzed. Aims: To analyze the impact on the quality of the process of unit dose (UD) dispensing as a result of its progressive automation, by comparing two systems of distribution and monitoring with the Sentinel Cart (SC) method. Methods: Design and Scope of the study: Observational, prospective and randomized sampling, conducted in two study periods: before (semi-manual (SM) system) and, after full automation ((FA) system) of the dispensing process; Methodology: Monitoring for 24 h every week of a randomly selected medication cart (SC), for the determination and registration of the following Variables: Dependent(s) variable(s): Medication Errors (ME) Claims (C) and Returns (R) of medication from the wards. Independent variables: Administrative and demographic, Clinical (ward specialty and type of medication, type and cause of ME, cause of C, cause of R)) and operational (technical time and cost). Statistical analysis: Descriptive statistics, comparison of means (T test or analysis of variance) for quantitative variables and proportions comparison (z test or Poisson test) for qualitative variables. Relative Risk (RR) between both periods for main dependent and independent variables. Multivariate analysis of clinical and operational parameters that could be related to the generation of ME (mixed effects analysis). Cost analysis. Results: 130 carts (19,973 lines of medication) for 19 UH during the first Period (SM system), and 52 carts (11,782 lines, 21 UH) in the second (FA system) were monitored. A statistically significant decrease in the rate of ME between SM and FA systems: 1.73% vs 1.39%; RR [IC 95%]: 0.81 [0.67-0.97], as well as a stastically significant increase in the rates of D: 4.9% vs 6.17%; RR [C 95%]: 1.26 [1.15-1.38] were found. No statistically significant difference were found in the rates of C between the two systems. Among the types and causes of ME, absence of medication (32.2%) and human error (49.1%) showed the highest prevalence, respectively. Non dispensed medication (24.7%) and patient discharge (31.1%) were the most frequent causes for C and R, respectively. In addition, multivariate analysis (logistic regression with mixed effects analysis) identified a decreased risk of ME during the second period (FA system), associated with the crossed random effect of the variables Ward Specialty and type of Medication and Odds Ratio 0.16 [0.12-0.22]. A statistically significant decrease of 17,5 min (51,8%) per 100 lines of medication, between SM and FA dispensing systems, was observed. This resulted in an estimated savings of € 3,23 per 100 lines of dispensed medication and annual net accumulated of 56200,5€ (42258,8 € including amortization of equipment). Conclusions: The implementation of a new system for medication preparing and dispensing, based on its progressive automation and monitoring by the SC method, improves system efficiency (less ME) and effectiveness (lower technicians time consuming and operating costs). Key words: Medication Errors, Dispensing, Unit Dose, Quality Control.Los errores de medicación (EM) en el ámbito hospitalario suponen un problema clínico relevante que implica un riesgo potencial para el paciente, a la vez que es fuente de eventuales demandas e indemnizaciones. La reducción de EM durante la Prescripción y Transcripción, principalmente tras la introducción de sistemas de prescripción electrónica, ha sido objeto de numerosos estudios. Sin embargo, la generación de EM durante la Dispensación o fases del proceso farmacoterapéutico hasta la Administración final del fármaco y principal responsabilidad de los Servicios de Farmacia, ha sido escasamente analizada. Objetivo: Analizar el impacto sobre la calidad del proceso de dispensación en dosis unitarias (DU) como consecuencia de su automatización progresiva, mediante la comparación de dos sistemas de distribución y su monitorización con el método Carro Centinela (CC). Método: Diseño y Ámbito del estudio: Estudio observacional, prospectivo y con muestreo aleatorizado, realizado en dos periodos de tiempo: antes, (Sistema semimanual, SM) y después de la automatización completa (Sistema AC) del proceso de Dispensación. Metodología: Monitorización durante 24 h de un carro de medicación, seleccionado semanalmente de forma randomizada (Carro Centinela, CC), para la determinación y registro de las siguientes Variables: Variable(s) dependiente(s): Errores de medicación (EM), Reclamaciones (R ) y Devoluciones (D) desde las Unidades de Hospitalización (UH). Variables independientes: Administrativas y demográficas, Clínicas (Tipo de UH, Sistema de dispensación, Medicación y tipo y causa de EM, causa de R, causa de D) y operativas (tiempo de técnico y coste). Análisis estadístico: Estadística descriptiva, comparación de medias (Prueba T o análisis de la varianza) para variables cuantitativas y proporciones (prueba z o de Poisson) para variables cualitativas. Riesgo Relativo (RR) entre ambos periodos para las principales variables dependientes y predictivas. Análisis multivariable de parámetros clínicos y operativos que pudieran tener relación con la generación de EM (regresión logística con modelo de efectos mixtos). Análisis de costes. Resultados: Se monitorizaron 130 carros (19973 líneas de medicación) correspondientes a 19 UH durante el primer periodo (Sistema SM) y 52 carros (11782 líneas, 21 UH) en el segundo (Sistema AC). Se registró una disminución estadísticamente significativa en la tasa de errores entre los Sistemas SM y AC: 1,73% vs 1,39%; RR [IC 95%]: 0,81 [0,67-0,97] así como un aumento estadísticamente significativo en la tasa de devoluciones: 4,9% vs 6,17%; RR [IC 95%]: 1,26 [1,15-1,38]. No se observó diferencia significativa respecto a la tasa de R entre ambos periodos. Entre los tipos y causas de EM, presentaron mayor prevalencia la ausencia de medicación (32,2%) y el error humano (49,1%), respectivamente. La medicación no dispensada (24,7%) y el alta del paciente (31,1%) fueron las causas más frecuentes de R y D, respectivamente. Además, el análisis multivariable (regresión logística con modelo de efectos mixtos) identificó, un menor riesgo de EM durante el segundo periodo (Sistema AC), asociado a los efectos aleatorios cruzados de las variables UH y tipo de Medicación, con una Odds Ratio de 0,16 [0,12-0,22]. Se observó una disminución estadísticamente significativa de 17,5 min (51,8 %) por cada 100 líneas de medicación, entre los sistemas de dispensación SM y AC que se tradujo en un ahorro estimado de 3,23 € por cada 100 líneas de medicación dispensada y neto acumulado anual de 56200,5€ (42258,8 € incluyendo amortización de equipos). Conclusiones: La implantación de un nuevo sistema de preparación-dispensación de medicamentos en un Servicio de Farmacia, basado en su automatización progresiva y monitorización mediante el método del Carro Centinela (CC) permite mejorar la eficacia del sistema (menos EM) y su efectividad (menor tiempo operativo y con menor coste). Palabras Clave: Errores de Medicación, Dispensación, Dosis Unitaria, Control de Calidad