智能化用药监测系统和抗生素应用软件在减少可预防药物不良事件中的作用

1智能化用药监测系统和抗生素应用软件在减少可预防药物不良事件中的作用翟晓波何志高(同济大学附属东方医院，上海200120)［摘要］目的：对“智能化用药监测系统”和“CPM-抗生素理想曲线版(2.0版)”研发成功后的成效进行评价。方法：选择某院呼吸内科为实验组，以另外3家医院呼吸内科为对照组。在实验组中，以“智能化用药监测系统”和“CPM-抗生素理想曲线版(2.0版)”审查3个月时间段内的处方，将审查出的“禁忌症”警示以及抗生素剂量错误进行整理，但暂时不干预。3个月结束后，将结果反馈给医生并进行用药教育。再以同样方式审查另外3个月时间段内的处方并将结果及时反馈给医生。并监测前后各3个月时间段可预防的药物不良事件。在对照组中，对同样前后3个月时间段内的可预防药物不良事件进行监测但始终不进行干预。结果：在实验组中，发现可预防药物不良事件19例，“智能化用药监测系统”在前3个月时间段内共审查出各种“禁忌证”219条，“CPM-抗生素理想曲线版(2.0版)”共审查出抗生素剂量错误59例；后3个月时间段内，只发现可预防药物不良事件3例，审查出各种“禁忌证”67条，抗生素剂量错误24例。在对照组中，前后3个月时间段内分别发现可预防药物不良事件21例和23例。实验组可预防药物不良事件的发生率显著下降，而对照组没有变化。结论：当处方违反“禁忌症”或存在抗生素剂量错误时，能够分别被“智能化用药监测系统”和“CPM-抗生素理想曲线版(2.0版)”识别，并能降低呼吸内科可预防药物不良事件的发生率。［关键词］智能化用药监测系统；CPM-抗生素理想曲线版(2.0版)；禁忌症；诊断；检验值；可预防药物不良事件Theeffectofdevelopingtheintelligentprescriptionscreeningsystemandantibacterial-applicationsoftwareindecreasingpreventableadversedrugeventsZHAIXiao-bo,HeZhigao(ShanghaiDongfangHospitalAffiliatedToTongjiUniversityShanghai200120,China)ABSTRACT:OBJECTIVEToevaluatetheeffectof“theintelligentprescriptionscreeningsystem”and“antibacterial-applicationsoftware”afteritssuccessful.METHODSSelectedtherespiratorymedicineofahospitalastheexperimentgroup,2andtherespiratorymedicineoftheotherthreehospitalsasthecontrastgroup.Intheexperimentalgroup,“theintelligentprescriptionscreeningsystem”and“antibacterial-applicationsoftware”examinedprescriptionsofthreemonthsandregulatedthe“contraindications”orantibacterialdoseerrors,butnonintervention,thenreturnedtheresultstothedoctorsandgavetherelativeeducation.Examinedprescriptionsofanotherthreemonthsusingthesamemethodstointerveneandsurveyedpreventableadversedrugeventsofthetwoperiod.Inthecontrolgroup,surveyedpreventableadversedrugeventsofthesametwoperiodwithoutanyintervention.RESULTSIntheexperimentalgroup,19preventableadversedrugeventswerediscovered,andthe“system”examined219“contraindications”and“antibacterial-applicationsoftware”examined59antibacterialdoseerrorsduringthefirstthreemonths’period.Only3preventableadversedrugeventswerefoundout,and67“contraindications”and24antibacterialdoseerrorswereexaminedduringthesecondthreemonths’period.Inthecontrastgroup,21and23preventableadversedrugeventswerefoundoutduringthesametwoperiod.Theincidenceofpreventableadversedrugeventsdeclinedevidentlyintheexperimentalgroup,andtherewasnochangeinthecontrastgroup.CONCLUTIONWhenprescriptionsinwhich“contraindications”andantibacterialdoseerrorsarepresent,theycanbefoundoutbythe“system”and“antibacterial-applicationsoftware”,andtheincidenceofpreventableadversedrugeventsareabletobedeclinedintherespiratorymedicine.KEYWORDS:intelligentprescriptionscreeningsystem;antibacterial-applicationsoftware;contraindications;diagnosis;laboratoryvalue;preventableadversedrugevents药物不良事件(adversedrugevents,ADEs)是指与用药相联系的损害，ADEs中有相当一部分是可以预防的，比如给老年患者静脉滴注成人常规剂量阿米卡星而导致急性肾功能不全，因为阿米卡星成人常规剂量相对于老年人过大；又比如，给冠心病合并高脂血症患者静脉滴注30%脂肪乳而导致急性心肌梗死，因为30%脂肪乳高脂血症者禁用。目前认为，因违反禁忌症和给药剂量不正确等用药错误所致的ADEs是可以预防的［1］。美国每年因ADEs耗费1360亿美元，有14万人因此而死亡，其中约有一半是可以节省或避免的［2］［3］。笔者对某院呼吸内科和消化内科可预防的严重ADEs进行的相关研究表明，平均每例使住院时间延长了19.3天、住院费用增加了12578元［4］。鉴于可预防ADEs危害之巨大，如何通过信息技术降低其发生率成为研究热点［5］。而现有的“用药监测系统”主要审查药3物相互作用，是否有重复用药，药物和溶媒是否有配伍禁忌；对药品剂量的审查只限于超过极量或低于常规剂量；只实现了禁忌症和患者年龄链接，如对18岁以下者使用喹诺酮类提出警示，而对绝大多数禁忌症完全不能审查；不能根据患者肾功能、疾病状况审查抗生素剂量。显然其主要缺陷是不能针对病人疾病状况做到个体化合理用药监测［6］，没有将药学信息与病人临床实际紧密和有机地结合起来以实现智能化。因此当前迫切需要解决的问题是对用药监测系统进行革新。笔者和大通医药信息技术有限公司已联合研发出“智能化用药监测系统”，和呼吸内科、博龙医药技术咨询有限公司联合研发出“CPM-抗生素理想曲线版(2.0版)”。并对其能否降低可预防ADEs进行验证。1.方法1.1“智能化用药监测系统”研发思路及运行方式目前很多医院已经建立医生工作站，实现处方和病历电子化，其中诊断录入完全采用了ICD-10编码系统，检验信息系统也已经完全实现了电子化，这些条件为实现“禁忌症”与病人的病情诊断、实验检查结果相链接提供了必要条件。笔者从某院1200种药物的药品说明书中收集“禁忌症”。在数据库的构建过程中，发现对“禁忌症”的表述比较抽象或者不全面，往往与临床实际脱节。举例来说，“A药严重肾功能不全者禁用”，严重肾功能不全本身包含丰富的内容，而应按照ICD-10编码系统将其解读为尿毒症、尿毒症性脑病、肾功能衰竭、尿毒症性心包炎、尿毒症性心肌病、尿毒症性心肌炎、尿毒症性心脏病、尿毒症性神经病、溶血－尿毒症性综合征、肾外性尿毒症等［7］；另外，肌酐清除率30ml/min可确定为严重肾功能不全，肌酐清除率15ml/min可确定为肾功能衰竭［7］。“B药肾功能不全者禁用”，除包括上述ICD-10编码系统的诊断外，还有增殖性肾小球肾炎、挤压综合征、急性肾炎、急性系膜增殖性肾小球肾炎、血管炎性肾小球肾炎、IgM肾病等；而肌酐清除率50ml/min可定义为肾功能不全［7］，因此将肌酐清除率公式设置在“系统”内，使之根据病人性别、年龄、肌酐值自动计算出肌酐清除率，以此作为判断肾功能不全、严重肾功能不全、肾功能衰竭的标准。“C药高脂血症者禁用”，高脂血症按照ICD-10编码系统可解读为复合性高脂血症、其他高脂血症、视网膜脂血症、高胆固醇血症等；而总胆固醇6.22mmol/L，或者甘油三酯＞2.26mmol/L可判断为高脂血症［7］。类似的例子不胜枚举。目前医院的HIS处方信息以天为单位导入到专用服务器上进行预处理，处理在后台运行不会影响医院正常网络系统。待条件成熟后再嵌入到医院的网络系统，进行同步监控。1.2CPM-抗生素理想曲线版(2.0版)的功能输入患者的性别、年龄、体重、血肌酐值、给药剂量等，就可通过设在计算机内的药代动力学公式计算出抗生素的药-时曲线，峰、谷浓度等。对时间依赖4性抗生素，显示TMIC，参考值70%以上判断剂量偏大，参考值50%以下判断剂量偏小。对浓度依赖性抗生素，显示Cmax与MIC比值，参考值小于4，判断剂量偏小，参考值在4～8之间，判定剂量适中。对氨基糖苷类抗生素、万古霉素等，如显示血药浓度超过中毒浓度，则判定其过量(8)。举例来说，某患者为86岁老年男性，体重60Kg，临床诊断为慢性支气管炎伴感染，入院第八日查肌酐106μmol/L(59～104μmol/L)，予阿米卡星0.4g每天1次静脉滴注(第九日～第十一日)。第十一日，肌酐上升到146μmol/L。笔者认为，阿米卡星在体内过量是导致肾功能恶化的重要原因。以“CPM-抗生素理想曲线版(2.0版)”进行计算。按照痰培养结果在“细菌信息”中选择肺炎克雷伯氏菌，在“MIC”中选择敏感；在“病人信息”中输入年龄、体重、肌酐106μmol/L；在“用药信息”中选择阿米卡星，再选择药动学参数；阿米卡星400mg每天1次静脉滴注，将数据输入“均匀给药”中；最后点击“计算”，就可显示阿米卡星的药时曲线，如图1所示，阿米卡星Cmax达到32.4mg/L，超过中毒浓度30mg/L，Cmax/MIC=8.09，大于8，因此判断阿米卡星过量。第十一日，患者肌酐上升到146μmol/L，将数据输入软件，同理显示阿米卡星的药时曲线，如图2所示，阿米卡星Cmax达到35.2mg/L，Cmax/MIC=8.79，因此判断阿米卡星有在体内蓄积的趋势。笔者建议停用阿米卡星，改用其他抗生素治疗，被采纳。第十七日，查肌酐下降为97μmol/L。1.3可预防ADEs收集方法对相关病史进行研究，以病人在药物治疗过程中病情出现变化为信号，包括病人的不适主诉，出现异常的症状、体征，异常的实验检查结果和器械检查结果，根据Nar