著名医師による解説が無料で読めます
すると翻訳の精度が向上します
目的：薬物関連の問題（DRP）は、実際にまたは潜在的に望ましい健康結果を妨げる薬物療法を含むイベントまたは状況です。この研究では、心血管手術入院患者のDRPを特定して管理する際の臨床意思決定支援ソフトウェアの適用性をテストしました。 方法：2人の臨床薬理学者が、7か月間に2週間ごとに低依存性心血管手術病棟で病棟ラウンドに参加しました。33人の患者が評価されました。平均して、患者は17人のスケジュールされた「必要に応じて」薬を受けました。DRPは、電子処方チャートと患者記録の評価を介して「手動で」特定され、臨床意思決定支援ソフトウェア（Pharmavista）を使用して「電子的に」特定されました。2つの方法によって生成された薬物安全性を最適化するためのアラートの数を比較しました。 結果：201人の患者（全体のアラート/患者全体）で346のアラートにつながる346 DRPSを特定した手動チェック。関連する相互作用は、臨床薬理学者によって検出されたDRPの44％を占めました。ただし、相互作用のみを報告できる臨床意思決定サポートソフトウェアは、1,370のアラート（平均4.5アラート/患者）を生成しました。手動チェックによって識別されたものと同一の薬物ドラッグ相互作用アラートは147（11％）のみでした。残りの89％は臨床的に関連していないと見なされました。 結論：臨床薬理学者によるDRPの同定と比較して、臨床的意思決定サポートソフトウェアは、薬物薬物の相互作用によって引き起こされない問題を過剰に調整し、評価できないため、パフォーマンスが低下しました。
目的：薬物関連の問題（DRP）は、実際にまたは潜在的に望ましい健康結果を妨げる薬物療法を含むイベントまたは状況です。この研究では、心血管手術入院患者のDRPを特定して管理する際の臨床意思決定支援ソフトウェアの適用性をテストしました。 方法：2人の臨床薬理学者が、7か月間に2週間ごとに低依存性心血管手術病棟で病棟ラウンドに参加しました。33人の患者が評価されました。平均して、患者は17人のスケジュールされた「必要に応じて」薬を受けました。DRPは、電子処方チャートと患者記録の評価を介して「手動で」特定され、臨床意思決定支援ソフトウェア（Pharmavista）を使用して「電子的に」特定されました。2つの方法によって生成された薬物安全性を最適化するためのアラートの数を比較しました。 結果：201人の患者（全体のアラート/患者全体）で346のアラートにつながる346 DRPSを特定した手動チェック。関連する相互作用は、臨床薬理学者によって検出されたDRPの44％を占めました。ただし、相互作用のみを報告できる臨床意思決定サポートソフトウェアは、1,370のアラート（平均4.5アラート/患者）を生成しました。手動チェックによって識別されたものと同一の薬物ドラッグ相互作用アラートは147（11％）のみでした。残りの89％は臨床的に関連していないと見なされました。 結論：臨床薬理学者によるDRPの同定と比較して、臨床的意思決定サポートソフトウェアは、薬物薬物の相互作用によって引き起こされない問題を過剰に調整し、評価できないため、パフォーマンスが低下しました。
OBJECTIVES: Drug-related problems (DRPs) are events or circumstances involving drug therapy that actually or potentially interfere with desired health outcomes. This study tested the applicability of clinical decision support software in identifying and managing DRPs among cardiovascular surgery inpatients. METHODS: Two clinical pharmacologists attended ward rounds on a low-dependency cardiovascular surgery ward every 2 weeks over a 7-month period. Three hundred and three patients were assessed. On average, patients received 17 scheduled and 'as required' medicines. DRPs were identified 'manually' via assessment of electronic prescription charts and patient records and 'electronically' using clinical decision support software (Pharmavista). The numbers of alerts for optimizing medication safety generated by the two methods were compared. RESULTS: Manual checking identified 346 DRPs leading to 346 alerts in 201 patients (overall 1.1 alerts/patient). Relevant interactions accounted for 44% of DRPs detected by clinical pharmacologists. Clinical decision support software, which could only report interactions, however, generated 1,370 alerts (average 4.5 alerts/patient). Only 147 (11%) drug-drug interaction alerts were identical to those identified by manual checking; the remaining 89% were considered not clinically relevant. CONCLUSIONS: Compared to identification of DRPs by clinical pharmacologists, the clinical decision support software performed poorly due to over-alerting and inability to assess for problems not caused by drug-drug interactions.
医師のための臨床サポートサービス
ヒポクラ x マイナビのご紹介
無料会員登録していただくと、さらに便利で効率的な検索が可能になります。