菲尼克斯——一项整群随机阶梯楔形试验显示，针对重症监护病房 (ICU) 环境定制潜在药物相互作用 (DDI) 警报可显着减少高风险药物组合的数量。
在入住 ICU 的近 10,000 名患者中，使用针对 ICU 定制的潜在 DDI 警报导致患者数量减少 12%（95% CI 5-18， 磷荷兰阿姆斯特丹大学医学中心药学博士 Joanna Klopotowska 在 重症监护医学会重症监护大会。
研究结果显示，每名患者每 1,000 次用药中，干预组平均使用高风险药物组合的次数为 26.2 次，而对照组为 35.6 次，该研究结果同时发表于 柳叶刀。
与对照组相比，干预组的 ICU 住院时间也缩短了（磷=0.0021），以及适当监测的高风险药物组合的比例增加了 9%（44% vs 35.5%， 磷<0.0001）。
Klopotowska 解释说，虽然有临床决策支持系统 (CDSS) 可以帮助提供者并限制或预防 DDI，但实际应用，特别是在 ICU 中，存在挑战。
Klopotowska 说：“临床决策支持系统通过在开具已知会相互作用的两种药物时发出警报来帮助防止药物相互作用。” “但是，这个系统在 ICU 中似乎效果不佳，这是因为 ICU 环境与非 ICU 病房不同。”
“正在进行大量监测，而且通常无法避免开出相互作用的药物，”她补充道。 “因此，我们发现 ICU 中潜在药物相互作用警报的忽略率非常高，高达 80%。”
在一个 附带评论多伦多森尼布鲁克健康科学中心的 Andre Carlos Kajdacsy-Balla Amaral 医学博士和 Brian H. Cuthbertson 医学博士和医学博士写道，“这种前景光明的技术所产生的这些令人沮丧的结果可以用几个因素来解释，例如界面、工作流程、可接受性、相关性和干预的及时性等。”
“这些因素中最主要的是警觉疲劳，临床医生会因为警报的过度和侵入性而忽略警报，”他们继续说道。 “在 一项研究，临床医生必须审查 123 个警报才能预防单一不良事件。 存在多种减少警报疲劳的解决方案，例如简化药物相互作用列表、从过去被覆盖的警报中学习，以及将此类警报集中在不常用的药物上。”
评论员指出，该试验证实了“文献已经确定的事实：是的，警报有效，但在当今计算能力和人工智能日益增强的时代，挑战不是证明简单的 CDSS 有效，而是创建能够更智能、更用户友好、更具互动性，并且在临床相关结果方面对警报具有更高的阳性预测价值。”
Klopotowska 表示希望这些发现能够在更大的全球范围内证明是有用的，并指出她和她的团队“相信我们的高风险药物组合清单可以转移到其他系统，也可以转移到荷兰以外的其他 ICU——因为频率国家之间的 DDI 或多或少具有可比性。”
该研究共纳入了荷兰 9 个 ICU，每年总共支持约 11,000 名入院患者。 五个 ICU 已使用潜在的 DDI 警报。
2018 年 9 月至 2019 年 9 月期间，共有 9,887 名入住 ICU 的患者被纳入其中。 平均年龄为 63 岁，其中 61-62% 为男性。 最常见的入院类型是内科入院，其次是择期手术入院和急诊手术入院。
在干预中，研究人员使用了药物相互作用模块 (MiM) CDSS 的“受限版本”，该模块经过更改，仅向用户提供临床上认为与 ICU 相关的潜在 DDI 的警报。 干预 CDSS 被指定为“MiM+”。
尚未使用 MiM 的四个 ICU 已获得 MiM+ 的访问权限，MiM+ 被配置为为高风险的药物组合提供 DDI 警报，同时关闭低收益的药物组合。 已使用 MiM 的其余 5 个 ICU 在类似配置下引入了 MiM+。
干预措施于 2018 年 11 月开始通过阶梯楔形设计实施。 第一个站点于 11 月引入 MiM+，第二个站点于 12 月引入 MiM+，依此类推，直到 2019 年 7 月，CDSS 在所有站点都可用。
研究人员指出，试验中的 ICU 数量较少可能会限制其研究结果。 其他可能的限制包括影响 CDSS 实施有效性的因素，例如警报时间和设计，这些因素在研究中未进行评估。 也没有测量高风险药物组合可能对患者造成的伤害。
披露
这项研究由 ZonMw 资助。
克洛波托夫斯卡没有透露任何信息。 两位共同作者自称是 NICE 注册委员会的成员。
Kajdacsy-Balla Amaral 和 Cuthbertson 未报告任何披露信息。
主要资源
柳叶刀
来源参考： Bakker T 等人“针对重症监护量身定制的计算机化决策支持警报对高风险药物组合管理及其监测的影响：集群随机阶梯楔形试验”《柳叶刀》2024 年； DOI：10.1016/S0140-6736(23)02465-0。
次要来源
柳叶刀
来源参考： Kajdacsy-Balla Amaral AC、Cuthbertson BH“计算机化临床决策支持系统的效率”《柳叶刀》2024 年； DOI：10.1016/S0140-6736(23)02839-8。
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2024-01-23 22:23:27
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