ผลของการใช้ระบบแจ้งเตือนทางคลินิกด้วยคอมพิวเตอร์ต่อการสั่งใช้ยากลุ่ม NSAIDs ในผู้ป่วยโรคไตเรื้อรังระยะที่ 3 ถึง 5 ณ โรงพยาบาลชุมชนแห่งหนึ่ง
Main Article Content
บทคัดย่อ
โรคไตเรื้อรัง เป็นปัญหาสาธารณสุขที่สำคัญทั่วโลก ในประเทศไทยนับเป็นปัญหาเร่งด่วนที่เกิดขึ้นทั้งในสถานพยาบาลและชุมชน มาตรการหนึ่งเพื่อแก้ไขปัญหาคือ การส่งเสริมการใช้ยาอย่างสมเหตุผล (Rational Drug Use Hospital หรือ RDU hospital) ซึ่งมุ่งหวังให้บุคลากรทางการแพทย์และผู้มารับบริการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมการใช้ยาจนนำไปสู่การใช้ยาอย่างสมเหตุผล วัตถุประสงค์: 1) เพื่อศึกษาประสิทธิภาพของระบบการแจ้งเตือนผ่าน Pop-Up แจ้งเตือนในสหวิชาชีพในการตระหนักต่อผลของยาต่อระดับของไตวายของผู้ป่วย 2) เพื่อประเมินปัจจัยที่สำคัญต่อการสั่งใช้ยาต้านการอักเสบที่ไม่ใช่สเตียรอยด์ (Non-Steroidal Anti-inflammatory Drugs; NSAIDs) เชิงปริมาณและคุณภาพของผู้ป่วยโรคไตเรื้อรังของทั้งผู้ป่วยในและผู้ป่วยนอกผ่านระบบ HOSxP ของโรงพยาบาลชุมชนแห่งหนึ่ง จากการศึกษาผลของการใช้ระบบแจ้งเตือนทางคลินิกด้วยคอมพิวเตอร์ (Computerized Clinical Decision Support System : CCDSS) กรณี NSAIDs และผู้ป่วยไตวายระยะที่ 3-5 ในโรงพยาบาลชุมชนแห่งหนึ่ง วิธีการศึกษา: รูปแบบการวิจัยแบบพรรณนา โดยรวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลของโรงพยาบาล เก็บข้อมูลปี พ.ศ. 2558-2563 ในกลุ่มตัวอย่าง จำนวน 248 ราย และ Focus Group ในแพทย์ 5 ราย ผลการศึกษา: ปัจจัยที่ส่งผลต่อการสั่งใช้ยา NSAIDs ในผู้ป่วยไตวายเรื้อรังระยะที่ 3-5 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ได้แก่ ระยะความรุนแรงของโรควายไตเรื้อรังในระยะที่ 3-5 อายุของผู้ป่วย การสั่งใช้ NSAIDs ของผู้ป่วยใน กับความถี่การสั่งใช้ยา NSAIDs โดยพบว่า หลังจากมีระบบแจ้งเตือนฯความถี่ของการสั่งใช้ยา NSAIDs หอผู้ป่วยในลดลงจากร้อยละ 32.37 เหลือ ร้อยละ 3.37 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ p-value<0.001(OR=5.8124 95%CI 2.8771 - 11.7426 p-value<0.001) การประเมินระบบแจ้งเตือนฯมีปัจจัยที่สำคัญสูง ได้แก่ อายุ 66-77 ปี และผู้ป่วยใน อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ p-value <0.001 การสัมภาษณ์เชิงลึก แพทย์มีความตระหนักต่อการสั่งใช้ยา NSAIDs ในผู้ป่วยไตวายเรื้อรังระยะที่ 3-5 สรุป: ผลการศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าการแจ้งเตือนการใช้ NSAIDs ในผู้ป่วยไตวายเรื้อรังระยะที่ 3-5 ผ่าน Pop-up มีผลทำให้ลดการสั่งใช้ยาได้อย่างมีประสิทธิภาพ สำหรับผู้ป่วยในและผู้สูงอายุเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการประเมินการสั่งใช้ยา
Article Details

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
กรณีที่ใช้บางส่วนจากผลงานของผู้อื่น ผู้นิพนธ์ต้อง ยืนยันว่าได้รับการอนุญาต (permission) ให้ใช้ผลงานบางส่วนจากผู้นิพนธ์ต้นฉบับ (Original author) เรียบร้อยแล้ว และต้องแนบเอกสารหลักฐาน ว่าได้รับการอนุญาต (permission) ประกอบมาด้วย
เอกสารอ้างอิง
Atipol Klaypaksi. Effect of Computerized Clinical Disease Support System on Medication Use in Patients with Renal Impairment. Thai Journal of Pharmacy Practice Vol.12 2020; No.2. : 437 - 451.
Backman R et al., Clinical reminder alert fatigue in healthcare:a systematic literature review protocol using qualitative evidence. Systematic Reviews. 2017; 6:255. DOI 10.1186/s13643-017-0627-z
Chayakul C, Jongtrakun P et al., Rational Drug Use Hospital Manual. 1st ed. Bangkok. The Agricultural Cooperative Federation of Thailand, Limited. 2015
Desmedt et al., Impact of a clinical decision support system for drug dosage in patients with renal failure. International Journal of Clinical Pharmacy. 2018
Field et al., Computerized Clinical Decision Support During Medication Ordering for Long-term Care Residents with Renal Insufficiency. J Am Med Inform Assoc. 2009;16:480 – 485. DOI 10.1197/jamia.M2981.
Gorge C et al., Chronic kidney disease in low-income to middle-income countries: the case for increased screening. BMJ glob Health. 2017
Hospital project implementation guide to promote rational use of medicine Agricultural Cooperative Association of Thailand Printing House. 2015 Nonthaburi. :75-78.
Ingsathit A et al., Prevalence and risk factors of chronic kidney disease in the Thai adult population: Thai SEEK study. Nephrol Dial Transplant. 2010.;25:1567-75.
Ingsatit A et al., A Study of Disease Process and Clinical Symptoms of Chronic Kidney Disease in Thai Populations. research report Health Systems Research Institute. 2016
Keith DS, Nichols GA, Gullion CM, Brown J, Smith DH. Longitudinal follow-up and outcomes among a population with chronic kidney disease in a large managed care organization. Arch Intern Med. 2004;164:659-63.
Koncicki et al., Pain management in CKD: a guide for nephrology providers. Am J Kidney Dis. 2017;69:451-60.
Nikom Thanomsiang. Multiple Regression Analysis. 2021 [internet]. [cited 2022 October 31]. Available from: https://home.kku.ac.th/nikom/516701-Multiple-regression-2564-occ-1.pdf
Nikom Thanomsiang. Relative Risk & Odds Ratio. 2015 [internet]. [cited 2022 October 31]. Available from: https://home.kku.ac.th/nikom/or_rr_nk2558.pdf
Nipada Vorapo. Factors Affecting Preventive Behaviors In Preventing Diabetic Kidney Disease Of Diabetic Patients In Thapthan District, uthaitani Province. Thesis M.P.H. in Public Health Program, Naresuan University, 2020
O’Hare et al., Age Affects Outcomes in Chronic Kidney Disease. J Am Soc Nephrol :2007;18: 2758 –2765,
Prasert V et al., Software Implementation for screening risk drugs for elderly in Thai Hospitals. Department of Public Health and Epidemiology, Meiji Pharmaceutical University, Tokyo, Japan. 2018
Putthasri W et al., Promoting hospitals to promote rational use of medicines Hospitals all over Thailand use cost-effective, safe, non-duplicating drugs. Health System Research Institute. Thailand; 2017
Saengpeng A et al., Development of Dosage Adjustment System for In-patients with Renal Impairment at Prasat Hospital, Surin Province. Thai Journal of Pharmacy Practice Vol.9 2017 :No. 1 : 280 - 291.
Such Díaz A et al., Drug prescribing in patients with renal impairment optimized by a computer-based, semi-automated system. International Journal of Clinical Pharmacy. 2013
Terrell et al., Computerized Decision Support for Medication Dosing in Renal Insufficiency: A Randomized, Controlled Trial. Annals of Emergency Medicine. 2010; Volume 56, Issue 62010, Pages 623-629.e2
Thanakijjaru P et al., Chronic Kidney Disease, Thai Medicine. 2011-2014. 2014
Weingart SN et al., An Empirical Model to Estimate the Potential Impact of Medication Safety Alerts on Patient Safety, Health Care Utilization, and Cost in Ambulatory Care. Arch Intern Med. 2009;169(16):1465-1473. doi:10.1001/archinternmed.2009.252