การพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันเพื่อคัดกรองใบสั่งยาวาร์ฟารินของ ผู้ป่วยนอกในคลินิกวาร์ฟารินของโรงพยาบาลมหาสารคาม
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
วัตถุประสงค์: เพื่อพัฒนาและประเมินเว็บแอปพลิเคชันสำหรับคัดกรองใบสั่งยาวาร์ฟารินของผู้ป่วยนอกในคลินิกวาร์ฟารินของโรงพยาบาลมหาสารคามในด้านการลดระยะเวลาการคัดกรองใบสั่งยา และความพึงพอใจของเภสัชกรผู้ใช้งาน วิธีการ: การศึกษาพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันตามวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ (Software Development Life Cycle) โดยใช้ ReactJS เป็นเครื่องมือที่ช่วยสร้างเว็บไซต์ที่เชื่อมต่อกับฐานข้อมูล MySQL ของโรงพยาบาล การประเมินผลทำโดยเปรียบเทียบระยะเวลาการคัดกรองใบสั่งยาก่อนและหลังใช้ระบบที่พัฒนาขึ้น การศึกษาประเมินความพึงพอใจของเภสัชกรผู้ใช้งาน จำนวน 13 คน ด้วยแบบสอบถาม mHealth App Usability Questionnaire (MAUQ) ผลการวิจัย: เว็บแอปพลิเคชันที่พัฒนาขึ้นสามารถรวบรวมข้อมูลที่จำเป็น ลดขั้นตอนการทำงานที่ซับซ้อน และมีฟังก์ชันคำนวณอัตโนมัติ เว็บแอปพลิเคชันช่วยลดระยะเวลาการคัดกรองใบสั่งยาอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติจาก 3.02 นาที เป็น 2.69 นาที (95% CI: 0.17-0.49, P<0.001) คิดเป็นการลดลงร้อยละ 10.93 ในด้านความพึงพอใจ เภสัชกรให้คะแนนในระดับเห็นด้วยถึงเห็นด้วยอย่างยิ่ง (ค่าเฉลี่ย 6.14-6.44 จากคะแนนเต็ม 7) ในทั้ง 3 ด้านหลัก ได้แก่ ความง่ายในการใช้งาน (6.44±0.39) ประโยชน์ในการใช้งาน (6.39±0.50) และการจัดการข้อมูลของระบบ (6.14±0.49) สรุป: เว็บแอปพลิเคชันที่พัฒนาขึ้นสามารถลดระยะเวลาการคัดกรองใบสั่งยาวาร์ฟารินได้ และผู้ใช้พึงพอใจในการใช้งานทั้งในด้านความสะดวก การจัดการข้อมูล และประโยชน์ต่อการปฏิบัติงาน
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ผลการวิจัยและความคิดเห็นที่ปรากฏในบทความถือเป็นความคิดเห็นและอยู่ในความรับผิดชอบของผู้นิพนธ์ มิใช่ความเห็นหรือความรับผิดชอบของกองบรรณาธิการ หรือคณะเภสัชศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ ทั้งนี้ไม่รวมความผิดพลาดอันเกิดจากการพิมพ์ บทความที่ได้รับการเผยแพร่โดยวารสารเภสัชกรรมไทยถือเป็นสิทธิ์ของวารสารฯ
เอกสารอ้างอิง
Telles-Garcia N, Dahal K, Kocherla C, Lip GYH, Reddy P, Dominic P. Non-vitamin K antagonists oral anticoagulants are as safe and effective as warfarin for cardioversion of atrial fibrillation: a systematic review and meta-analysis. Int J Cardiol. 2018; 268: 143–8. doi:10.1016/j.ijcard.2018.04.034.
Ageno W, Gallus AS, Wittkowsky A, Crowther M, Hylek EM, Palareti G. Oral anticoagulant therapy: Antithrombotic therapy and prevention of thrombosis, 9th ed: American College of Chest Physicians evidence-based clinical practice guidelines. Chest. 2012; 141(2 Suppl): e44S–e88S.
Hylek EM, Skates SJ, Sheehan MA, Singer DE. An analysis of the lowest effective intensity of prophylactic anticoagulation for patients with nonrheumatic atrial fibrillation. N Engl J Med. 1996; 335:540–6. doi:10.1056/NEJM199608223350802.
Barcellona D, Contu P, Sorano GG, Piga M, Arru L, Marongiu F. The management of oral anticoagulant therapy: the patient’s point of view. Thromb Haemost. 2000; 83: 49–53.
Koppel R, Metlay JP, Cohen A, Abaluck B, Localio AR, Kimmel SE, et al. Role of computerized physician order entry systems in facilitating medica- tion errors. JAMA. 2005; 293: 1197–203. doi:10.100 1/jama.293.10.1197.
Zhou L, Bao J, Setiawan IM, Saptono A, Parmanto B. The mHealth App Usability Questionnaire (MAUQ): Development and validation Study. JMIR Mhealth Uhealth. 2019; 7: e11500. doi:10.2196/ 11500
Calloway S, Akilo HA, Bierman KW. Impact of a clinical decision support system on pharmacy clinical interventions, documentation efforts, and costs. Hosp Pharm. 2013; 48: 744–52.
Dabidian A, Kinny F, Steichert M, Schlottau S, Bartel A, Schwender H, Laeer S. Impact of a clinical decision support system on the efficiency and effectiveness of performing medication reviews in community pharmacies: a randomized controlled trial. Healthcare. 2024; 12: 2491.
Lee JH, Jang J, Shim B, et al. A workflow based clinical decision support system through integration of clinical workflow and knowledge processing. Int J Innov Comput Inf Control 2012; 8: 5251–64.
Robert L, Cuvelier E, Rousselière C, Gautier S, Odou P, Beuscart J-B, Décaudin B. Detection of drug-related problems through a clinical decision support system used by a clinical pharmacy team. Healthcare 2023; 11: 827. doi:10.3390/healthcare11060827.
Kim J, Chae Y, Kim S, et al. A study on user satisfaction regarding the clinical decision support system (CDSS) for medication. Healthc Inform Res. 2012; 18: 35–43.
English D, Ankem K, English K. Acceptance of clinical decision support surveillance technology in the clinical pharmacy. Inform Health Soc Care. 2017; 42: 135–52.
Olakotan O, Yusof M, Puteh SW. A systematic review on CDSS alert appropriateness. Stud Health Technol Inform. 2020; 270: 906–10.
Graafsma J, van de Garde EMW, Derijks HJ, Hoge RHL, Klopotowska JE, Karapinar-Carkit F, van den Bemt PMLA. Efficiency of computerized clinical decision support systems involving anticoagulants: A flashmob study in Dutch hospital pharmacies. Br J Clin Pharmacol 2025; 91: 157–65.
