ผลของการพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกด้วยคอมพิวเตอร์ต่อการใช้ยาในผู้ป่วยไตเรื้อรัง
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
วัตถุประสงค์: เพื่อประเมินการใช้ยาไม่เหมาะสมในผู้ป่วยโรคไตเรื้อรัง ณ แผนกผู้ป่วยใน ก่อนและหลังการใช้ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกด้วยคอมพิวเตอร์ (computerized clinical decision support system: CCDSS) วิธีการ: รูปแบบการวิจัยเป็นแบบกึ่งทดลอง ระบบ CCDSS ที่พัฒนาขึ้นสามารถแจ้งเตือนในช่องทางต่าง ๆ คือ 1. ผ่านระบบคอมพิวเตอร์โดยปรากฏเป็น pop up เมื่อผู้ป่วยได้รับยาที่ต้องมีการพิจารณาการใช้ ระบบยังสามารถแสดงค่า eGFR โดยอัตโนมัติ 2. ผ่านเอกสารสำคัญ คือ บนแบบ medication administration record (MAR) โดยแสดงค่า eGFR ย้อนหลัง 3 ครั้งล่าสุด และแสดงข้อความ “ผู้ป่วยโรคไตเรื้อรังระยะต่าง ๆ” ทั้งยังแจ้งบนฉลากยาถึงค่า eGFR นอกจากนี้ CCDSS ยังมีระบบฐานข้อมูลช่วยสนับสนุนซึ่งสามารถพิมพ์แบบสำหรับปรึกษาแพทย์ได้ผ่าน UE form (universal form entry) ในโปรแกรม HOSxP และสามารถทราบสถานะว่าได้ปรึกษาแพทย์แล้วหรือไม่ผ่านแบบ MAR การศึกษาเปรียบเทียบการใช้ยาไม่เหมาะสมในผู้ป่วยโรคไตเรื้อรังในช่วงก่อน–หลังการใช้ระบบ CCDSS เป็นเวลา 3 เดือนโดยใช้ข้อมูลจากเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ในโปรแกรม HOSxP ผลการวิจัย: หลังการใช้ระบบ CCDSS การใช้ยาไม่เหมาะสมลดลงอย่างมีนัยสำคัญจากร้อยละ 52.58 เป็น 39.10 (P<0.001) การใช้ยาไม่เหมาะสมลดลงใน 4 PCT (patient care team) จาก 6 PCT คือ ศัลยกรรม อายุรกรรม การดูแลผู้ป่วยวิกฤต และโรคไต หลังการใช้ระบบ CCDSS ระบบได้แจ้งเตือน 320 ครั้ง เภสัชกรดำเนินการปรึกษาแพทย์ 157 ครั้ง แพทย์ได้ปรับการรักษาด้วยยาร้อยละ 32.48 ไม่ปรับยาร้อยละ 50.96 และหยุดยาร้อยละ 16.56 รายการยาที่เภสัชกรปรึกษาแพทย์และแพทย์ได้ปรับขนาดยา/เปลี่ยนยาส่งผลให้การใช้ยาไม่เหมาะสมลดลง มี 9 รายการ คือ ceftazidime, meropenem, cefazolin, ciprofloxacin, co-trimoxazole, ertapenem, augmentin, colchicine และ glibanclamide สรุป: ระบบที่พัฒนาขึ้นมีประสิทธิภาพในการลดความไม่เหมาะสมของการใช้ยาในผู้ป่วยโรคไตเรื้อรังได้
Article Details
ผลการวิจัยและความคิดเห็นที่ปรากฏในบทความถือเป็นความคิดเห็นและอยู่ในความรับผิดชอบของผู้นิพนธ์ มิใช่ความเห็นหรือความรับผิดชอบของกองบรรณาธิการ หรือคณะเภสัชศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ ทั้งนี้ไม่รวมความผิดพลาดอันเกิดจากการพิมพ์ บทความที่ได้รับการเผยแพร่โดยวารสารเภสัชกรรมไทยถือเป็นสิทธิ์ของวารสารฯ
References
2. Verbeeck RK, Musuamba FT. Pharmacokinetics and dosage adjustment in patients with renal dysfunction. European journal of clinical pharmacology. 2009;65(8):757-73.
3. Sheen SS, Choi JE, Park RW, Kim EY, Lee YH, Kang UG. Overdose rate of drugs requiring renal dose adjustment: data analysis of 4 years prescriptions at a tertiary teaching hospital. Journal of general internal medicine. 2008;23(4):423-8.
4. Yang P, Chen N, Wang RR, Li L, Jiang SP. Inappropriateness of medication prescriptions about chronic kidney disease patients without dialysis therapy in a Chinese tertiary teaching hospital. Therapeutics and clinical risk management. 2016;12:1517-24.
5. Thanasermsuay W. The effect of pharmacist’s intervention on dosage adjustment for patients with renal insufficiency at the medical ward of Ramathibodi Hospital. [master thesis]. Bangkok: Mahidol University; 2006
6. Chutinara W, Thongsodsaeng S, Khanthahat S. Outcome of adjustment dosage of antibiotics in patients with renal impairment. Thai journal of hospital pharmacy 2012;22(2): 96-105.
7. Kondo Y, Ishitsuka Y, Shigemori E, Irikura M, Kadowaki D, Hirata S, et al. Awareness and current implementation of drug dosage adjustment by pharmacists in patients with chronic kidney disease in Japan: a web-based survey. BMC health services research. 2014;14:615.
8. Awdishu L, Coates CR, Lyddane A, Tran K, Daniels CE, Lee J, et al. The impact of real-time alerting on appropriate prescribing in kidney disease: a cluster randomized controlled trial. Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA. 2016;23(3):609-16.
9. Such Diaz A, Saez de la Fuente J, Esteva L, Alanon Pardo AM, Barrueco N, Esteban C, et al. Drug prescribing in patients with renal impairment optimized by a computer-based, semi-automated system. International journal of clinical pharmacy. 2013;35(6):1170-7.
10.Aworn N, Ratanadechsakul P, Ratanadechsakul J, Sriudorn P, Phadungsai N, Sommart S, Effect of developed “CKD alert pop up” ; Case study in Phanomphrai Hospital, Roiet Province. Routine development program for national research and R2R network partners; 2014 July 23-25; IMPACT Arena, exhibition and convention center, Muang thong thani. Bangkok; 2014. p.156-7.
11. Saengpeng A, Saramunee K, Anusornsangia W. Development of dosage adjustment system for in-patients with renal impairment at Prasat hospital, Surin province. Thai journal of pharmacy practice 2017;9(1):280-91.
12.Backman R, Bayliss S, Moore D, Litchfield I. Clinical reminder alert fatigue in healthcare: a systematic literature review protocol using qualitative evidence. Systematic reviews. 2017;6(1):255.
13. Weingart SN, Simchowitz B, Padolsky H, Isaac T, Seger AC, Massagli M, 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. Archives of internal medicine. 2009;169(16):1465-73.
14. Vidal L, Shavit M, Fraser A, Paul M, Leibovici L. Systematic comparison of four sources of drug information regarding adjustment of dose for renal function. BMJ (Clinical research ed). 2005;331(7511):263.
15. Bonapace CR, White RL, Frich LV, Bosso JA. Differences in antimicrobial drug exposure in patients with various degrees of renal function based on recommendations from dosing references. Pharmacotherapy. 2002;22(9):1097-104.