電子薬歴を用いた調剤調停：入院高齢者を対象とした多施設共同研究 (CONCIPAGE)

背景 薬物有害事象 (ADE) は、地域社会または入院患者で発生する可能性があります。 文献のレビューでは、ADE の発生率は 0.1 ～ 61.4 % と報告されています。 この広い範囲は、研究におけるさまざまなデザインとケースミックスによって説明される可能性があります。 たとえば、ADE の発生率は外科病棟や高齢者で高く、処方薬の数に応じて増加します。 高齢者の場合、ADE のリスクは若年層の 2 倍であると報告されています。 一部の ADE は防止できなかった可能性があります。たとえば、イベントが意図された、または既知の効果 (例 細胞毒性薬投与後の好中球減少症）。 ただし、他のいくつかの ADE は、投薬ミス (省略、手数料、投薬ミス、既知のアレルギーにもかかわらず処方など) に関連する場合はいつでも予防できた可能性があります。 予防可能な ADE の割合は、全 ADE の 25% から 43% の範囲であると報告されています。

ADE は、生物学的異常のために追加のモニタリングを行う可能性がありますが、より深刻な場合には、一時的または永続的な害をもたらし、さらには死に至ることもあります。

長期入院も ADE に起因します。 胃腸管イベントは ADE の最も一般的なタイプであり、続いて電解質および腎臓イベント、出血、代謝および内分泌イベントが続きます。 関連する薬物は心血管系の薬であり、鎮痛薬、抗生物質、抗凝固薬がそれに続きます。

患者の現在の投薬と入院病院で処方された薬との間の不一致は頻繁にあり (27 ～ 54%)、多数の研究で報告されています。 このような不一致の潜在的な結果は広く研究されていますが、臨床転帰を扱うデータはまばらです。

投薬調整は、患者の投薬の最も適切なリストの作成を目的とするプロセスであり、投薬の不一致を減らし、最終的には ADE を減らします。 薬の調整は、医師、看護師、薬剤師が行うことができます。 薬の調整のための通常の情報源は、主治医からの患者の処方箋、患者のインタビュー、病院の記録です。さらに、情報技術と電子健康記録は、このプロセスで非常に役立ちます。 フランスでは、過去 4 か月間に地域の薬局で患者に調剤された薬は、全国の薬剤師が利用できる電子薬歴に登録されます。 このデータベースは保護されており、患者の医療カードを認識した後に参照できます。 今日まで、この記録の投薬調整への寄与は研究されていません。 CONCIPAGE 研究では、65 歳以上の患者の入院中の ADE の発生に対する、患者の医薬品記録を使用した投薬調整の影響を推定します。

設計 CONCIPAGE 研究は、全国的、多施設、クラスター無作為化、2 期間のクロスオーバー研究です。 65 歳以上の患者の入院中の ADE の発生に対する、患者の薬歴を使用した調剤の影響を推定します。

20のセンターがこの研究に参加します。 平衡無作為化は、20 のセンターに適用されます。

募集期間は26ヶ月で、連続6ヶ月の4つの期間（A、B、C、D）に分けられます。 最初の 6 か月間 (期間 A) に、5 つのセンター (1 から 5) が 1 つの戦略 (介入または通常のケア) を適用し、他の 5 つのセンター (6 から 10) が別の戦略を適用します。 センター 11 ～ 20 は A 期間中は患者を募集しません。次の期間 (B 期間) では、センター 11 ～ 15 および 16 ～ 20 は介入または制御戦略を適用し、センター 1 ～ 10 は 6 か月の洗浄を適用します。 -アウト期間。 期間 C では、センター 1 ～ 10 は期間 A に適用されたものと比較して代替戦略を適用し (クロスオーバー デザイン)、センター 11 ～ 20 は 6 か月のウォッシュ アウト期間を適用します。 期間 D の間、センター 11 から 20 は期間 B に適用されたものと比較して代替戦略を適用しますが、センター 1 から 10 は期間 D 中に患者を募集しません。

介入の説明 制御期間中、介入は行われません。 入院前の投薬リストは、通常どおり病院の医師によって作成されます。患者と家族のインタビュー、患者が持参した処方箋、地域の医師や薬剤師への電話、病院のカルテなどです。 このプロセスにより、入院時に処方箋リストが作成されます。

介入期間中、地元の病院の薬剤師は、上記のソースを使用し、さらに電子医薬品記録の助けを借りて、入院前に追加の（つまり、病院の医師によって作成されたものに）追加の薬剤リストを独自に実行します。 介入期間中の医学的調整は、入院前の薬剤師と医師の投薬リストの比較から成ります。 このような調整は、入院時に医師によって行われた投薬処方の変更につながる可能性があります。

患者のフォローアップ 患者は入院日に含まれ、最長 30 日間フォローアップされます。 研究薬剤師が登録され、すべての患者の追跡データの収集を担当します。 研究薬剤師は、各期間の開始から2、4、および7か月後にセンターを訪問します。 彼/彼女は研究に含まれる各患者の記録を研究し、すべての潜在的な生物学的または臨床的異常、解毒剤の処方および画像診断、ICU への移送、死亡を収集します。

研究コーディネーターによって登録された 2 番目の研究薬剤師は、ファイルのサンプルで AE を収集する責任があります。 この第 2 の薬剤師 (以下、「第 2 の薬剤師」という) もセンターから独立しており、実施される戦略については知られていない。 2 番目の薬剤師は治験薬剤師と接触することはなく、治験薬剤師の後には完全に独立してファイルを分析します。 特に、治験薬剤師は、どの記録が 2 番目の薬剤師によってレビューされるかを知りません。

2 番目の薬剤師が見るファイルは、最初のセンターでの試験薬剤師の最初の訪問の前にアプリオリに無作為に抽出されます。対応する訪問 (2、4、または 7 か月) はランダムに抽出され、その後、各訪問内で抽出されます。 、ファイルはランダム順列によってランダム化されます。 ファイルの番号は、インクルージョンの順序に対応します。

2 番目の薬剤師は、こうして生成されたランダム化リストの最初の 2 つのファイルで AE を収集します。

独立して重複して見られる 80 のファイルに関する 2 人の薬剤師の判断の間の合意 (特定の薬剤師による各ファイルの検査は、二者択一の結果となります: 少なくとも 1 つの AE を提示する患者または AE を提示しない患者) が報告されます。 、および対応する指数（例：Cohen's Kappa）により、研究の主要評価項目の収集の再現性を文書化することが可能になります。

目的 この研究の主な目的は、通常の情報源に加えて、病院環境で発生する ADE に対する電子医薬品記録を使用して、薬剤師による調剤調停の影響を評価することです。

二次的な目的は次のとおりです。

• 両方のグループで ADE の重症度と予防可能性を評価します。
• 両方のグループで ADE の分布を評価します。
• 2 つのグループで観察された 30 日死亡率を比較するには
• 介入群のみで、薬剤師が作成した入院前の投薬リストと入院時の病院の医師の処方箋との間の意図的な（医師が意図した治療の変更）および意図しない不一致の割合を評価すること。
• 介入群のみで、入院時の病院の処方箋と医療調整後の処方箋との間の不一致率を評価する
• 介入の費用対効果を推定する。 分析セット。 一次分析は、患者のフォローアップに関係なく含まれるすべての患者を考慮して、個々のレベルで治療目的の原則（ITT）に従って実施され、データのクラスタリングの性質が考慮されます。

サンプル サイズ 患者数の計算では、クラスター クロスオーバー デザインが考慮され、1 施設および 1 期間で 44 人の患者が得られます。 この数値は、センターごとおよび期間ごとに 50 人の患者に丸められます (失われた患者をフォローアップ患者に統合するため)。 したがって、この研究には 2000 人の患者を含める予定です。

所定の期間中に所定のセンターで必要な 50 の包含に達すると、この期間が終了するまで、このセンターでの包含は停止されます。

主なエンドポイント分析の方法。 介入群で観察された少なくとも1つのADEを有する患者の割合は、対照群で観察されたものと比較されます。 この比較のために、期間、アーム、クラスターを固定効果、戦略の順序を変量効果として、個別の残差を扱う階層型ロジスティック回帰モデルを開発します。 介入の有効性を評価するために、回帰直線の傾きが統計的に 0 と異なるかどうかをテストします。

二次エンドポイント分析の方法。 二次エンドポイントの分析は、クラスタリングと期間効果を考慮した同じ方法論的フレームワークを使用して実行されますが、分析された結果のタイプに応じて、線形モデル (連続変数の場合) またはポアソン (率の場合) が使用されます。

ベースライン変数の比較 (研究のクラスター構造を考慮) は、Mantel-Haenszel または Wilcoxon の符号付き順位検定に基づきます。

医療経済分析の方法 分析は、30 日間の期間で支払者の観点に従って実行され、回避された ADE あたりのコストとして表される介入の増分費用効果を推定します。 ) - 病院の費用 (コントロール)] / [ADE の数 (介入) - ADE の数 (コントロール)]。