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目的：心血管疾患（CVD）薬物は、頻繁に薬物反応（ADR）関連の入院に関与しています。薬物薬物の相互作用（DDI）はADRの一般的な予防可能な原因ですが、CVD集団におけるDDIの影響は調査されていません。したがって、この研究の主な目的は、入院時のCVD患者のADRに関連するDDIを特定することでした。2番目の目的は、DDI関連の有害事象のリスクの高い患者を特定するための簡単なツールを開発することでした。方法：大学臨床病院センターの心臓病棟で観察研究が実施されました。データは医療チャートから取得されました。臨床パネルでは、lexiinteractデータベースと薬物相互作用確率スケールを使用して、ADRに関与したDDIを特定しました。統計は、PASW 22（SPSS Inc.）を使用して実行されました。結果：DDISは、9.69％の総有病率で入院に貢献しました。DDI関連ADRは、主に心機能（心拍数またはリズム、41.07％）に影響を与えました。出血と血圧への影響は等しく分布していました（17.86％）。非中傷性ADRは、DDIの23.21％で見つかりました。入院後、特定されたDDIの73％が処方の変化をもたらしました。計算されたDDI有害事象確率スコアの予測能力は、良好と評価されました（AUC = 0.80、p <.001）。結論：CVD患者は、DDIの悪影響に非常にさらされています。CVDで入院した患者の約10人に1人は、入院に貢献するDDIを持っている可能性があります。CVDの有病率が高いことを考えると、DDI関連の害は世界中で重大な負担である可能性があります。DDIの有害事象リスクが高い患者の特定は、DDI関連の害の認識を緩和し、臨床診療における電子データベースの使用を改善する可能性があります。
目的：心血管疾患（CVD）薬物は、頻繁に薬物反応（ADR）関連の入院に関与しています。薬物薬物の相互作用（DDI）はADRの一般的な予防可能な原因ですが、CVD集団におけるDDIの影響は調査されていません。したがって、この研究の主な目的は、入院時のCVD患者のADRに関連するDDIを特定することでした。2番目の目的は、DDI関連の有害事象のリスクの高い患者を特定するための簡単なツールを開発することでした。方法：大学臨床病院センターの心臓病棟で観察研究が実施されました。データは医療チャートから取得されました。臨床パネルでは、lexiinteractデータベースと薬物相互作用確率スケールを使用して、ADRに関与したDDIを特定しました。統計は、PASW 22（SPSS Inc.）を使用して実行されました。結果：DDISは、9.69％の総有病率で入院に貢献しました。DDI関連ADRは、主に心機能（心拍数またはリズム、41.07％）に影響を与えました。出血と血圧への影響は等しく分布していました（17.86％）。非中傷性ADRは、DDIの23.21％で見つかりました。入院後、特定されたDDIの73％が処方の変化をもたらしました。計算されたDDI有害事象確率スコアの予測能力は、良好と評価されました（AUC = 0.80、p <.001）。結論：CVD患者は、DDIの悪影響に非常にさらされています。CVDで入院した患者の約10人に1人は、入院に貢献するDDIを持っている可能性があります。CVDの有病率が高いことを考えると、DDI関連の害は世界中で重大な負担である可能性があります。DDIの有害事象リスクが高い患者の特定は、DDI関連の害の認識を緩和し、臨床診療における電子データベースの使用を改善する可能性があります。
Objective: Cardiovascular disease (CVD) drugs have been frequently implicated in adverse drug reaction (ADR)-related hospitalizations. Drug-drug interactions (DDIs) are common preventable cause of ADRs, but the impact of DDIs in the CVD population has not been investigated. Hence, the primary aim of the study was to identify DDIs associated with ADRs in CVD patients at hospital admission. The second aim was to develop a simple tool to identify high-risk patients for DDI-related adverse events. Methods: An observational study was conducted on the Cardiology Ward of University Clinical Hospital Center. Data were obtained from medical charts. A clinical panel identified DDIs implicated in ADRs, using LexiInteract database and Drug Interaction Probability Scale. Statistics were performed using PASW 22 (SPSS Inc.). Results: DDIs contributed to hospital admission with a total prevalence of 9.69%. DDI-related ADRs affected mainly cardiac function (heart rate or rhythm, 41.07%); bleeding and effect on blood pressure were equally distributed (17.86%). Non-cardiovascular ADRs were found in 23.21% of DDIs. After admission, 73% of the identified DDIs led to changes in prescription. Prediction ability of calculated DDI adverse event probability scores was rated as good (AUC = 0.80, p < .001). Conclusions: CVD patients are highly exposed to adverse DDIs; about one in ten patients hospitalized with CVD might have a DDI contributing to the hospitalization. Given the high prevalence of CVD, DDI-related harm might be a significant burden worldwide. Identification of patients with high DDI adverse event risk might ease the recognition of DDI-related harm and improve the use of electronic databases in clinical practice.
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