外科病棟での投薬の不一致の削減に対する薬剤師主導の投薬調整の影響

ヨルダンの教育病院の外科病棟における投薬の不一致の削減に対する薬剤師主導の投薬調整の影響

1. 調剤調停は、投薬ミスを防ぐために、医療提供者がさまざまなケア設定で使用する手法です。 Institute for Safe Medication Practices Canada によると、投薬調整は、「医療提供者が患者、家族、および医療提供者と協力して、正確で包括的な投薬情報がケアの移行全体で一貫して伝達されるようにする正式なプロセス」と定義されています。 ISMP カナダは、服薬調停のプロセスを「患者の最善の服薬履歴 (BPMH) の体系的かつ包括的なレビューであり、薬の不一致の可能性を特定し、処方者に情報を提供し、患者が特定された問題を解決するための最も適切な処方決定を下せるようにする」と説明しています。不一致」。

   薬剤師は、最適な薬学的ケアサービスを提供する責任を負う医療提供者です。 患者ケア計画の作成に加えて、定期的な投薬レビューと調剤調整は、重要な医薬品ケアツールと見なされています.Institute of Medicineのレポートは、薬剤師が医薬品の安全な使用に関する情報の不可欠なリソースであり、病院の巡回中の重要な参加であることを認めています。投薬の安全性を向上させます。

   現在、すべての病院に調剤部門があり、投薬の 8 つの権利 (適切な患者、適切な投薬、適切な用量、適切な経路、適切な時期、適切な文書、適切な理由、正しい反応）。 臨床薬剤師は、治療法に関する適切な知識を持ち、医師と継続的に接触しているため、理想的には医師が薬を処方する際に影響を与えることができます。 臨床薬剤師は、投薬調整を提供する上での役割の重要性を認識していることがわかりました。

   以前のいくつかの研究では、薬剤師が提供する投薬調整サービスが病院環境での投薬の不一致に与える影響が調査されています。その結果、薬剤師は 1.5 ～ 2.3 の範囲を特定できた 患者ごとの意図しない不一致により、特定された投薬の不一致の合計の 40 ～ 75% が大幅に削減されます。 ヨルダンの調剤サービスに臨床薬剤師を関与させることの結果を調査した以前の研究はありません。

   さまざまな医療環境における調剤サービスの価値を評価することの重要性を認め、この研究は、投薬の不一致を減らし、退院時の患者の転帰を改善することに対する薬剤師主導のサービス (調停とカウンセリング) の効果を評価することを目的として設計されています。

2. 方法 2.1. 研究デザイン、参加者および臨床環境 この無作為対照研究は、ヨルダンの首都アンマンにある 550 床の三次教育病院であるヨルダン大学病院 (JUH) で 3 か月にわたって実施されます。

方法:

研究期間中、選択基準を満たした128人の患者にアプローチし、研究への参加を依頼します。 包含基準は次のとおりです。18歳以上の年齢。少なくとも4つの定期的な入院前の薬を使用する;予想される入院期間が 48 時間を超える場合。アラビア語を話します。認知障害はなく、他の臨床試験には関与していません。 患者が隔離されている場合は除外されます。入院から24時間以内に退院。医師の助言に反して退院。書面によるインフォームドコンセントを提供できない、または提供する意思がない;個人の電話番号を提供できない;また、登録された患者は、研究期間中にJUHに2回入院した場合、研究に再登録する資格がありませんでした。

ヨルダン大学病院 (JUH) の治験審査委員会 (IRB) から倫理的承認が得られました (参照番号: 65/2017)。

2.2 サンプルサイズの計算 α を 0.05、検出力 80%、効果サイズ 0.5 (中間値) に設定すると、有意差を得るために必要な最小サンプルサイズは、グループあたり 64 人の被験者として計算されました。

研究期間中のドロップアウトの可能性を考慮して、この研究では128人の患者のサンプルサイズが選択されています。

2.3 データ収集と投薬の不一致の特定 患者は、JUH のすべての内科部門から募集されます。 募集された患者ごとに、事前に準備された検証済みのデータ収集フォームがデータ収集に使用されます。人口統計データ、管理データ、医療関連データ、および BPMH を含む患者固有のデータ。 入院前の薬を含むBPMHは、患者の医療記録から収集され、続いて患者（またはその介護者）にインタビューし、最後に担当の臨床医にインタビューします（データ収集に関する詳細は、以前に公開された研究. 各患者の併存疾患は、Charlson Comorbidity Index (CCI) を使用して計算されます。 この指標は、併存疾患を持つ個人の 10 年死亡率を予測するために使用されるツールを表しています。

データ収集に続いて、患者の現在の入院中の薬と患者の入院前の薬との比較が行われ、2 つの薬リスト間の不一致が特定されます。 不一致は、用量の不一致、頻度の不一致、新しい薬の追加、薬の重複、薬の省略、または間違った薬の使用に分類されます。

識別された不一致は、文書化された不一致または文書化されていない不一致に分類されます。 文書化された不一致は、患者の医療ファイルで正当化された投薬の変更として定義されます。 不一致が文書化されていない場合、薬剤師は、変更が意図的なものなのか、それとも誤りによるものなのかを確認するために、臨床医との違いを確認します。 意図的な不一致の場合、問題は「ドキュメント エラー」として記録されます。 それ以外の場合、意図しない不一致は「投薬エラー」と見なされます。

コーニッシュらが説明したように、意図しない不一致 (投薬ミス) は、その深刻度に基づいて 3 つのクラスに分類されます。 クラス2の不一致は、中程度の不快感または臨床的悪化を引き起こす可能性があるものであり、クラス3の不一致は、重度の不快感または臨床的悪化を引き起こす可能性があるものです. 不一致は研究の 2 人の研究者によって分類され、分類に不一致がある場合は、コンセンサスに達するまで不一致について議論されます。

2.4 薬剤師による介入 投薬の不一致を特定した後、患者を無作為に介入群と対照群の 2 つのグループに分けます。 患者は、社会科学用統計パッケージ (SPSS) バージョン 22 で生成された割り当て用ランダム テーブル (SPSS Inc.、イリノイ州シカゴ) に基づいてグループに割り当てられます (図 1)。

介入グループの患者の場合、薬物の不一致が特定されると、登録を担当する薬剤師は、構造化された書面による相談フォームを使用して担当の臨床医に連絡することで介入します。 臨床医によって受け入れられた推奨事項の数は文書化され、記録されます。 研究者が特定された不一致を解決することを提案し、責任ある臨床医がその提案を受け入れると、受け入れられた推奨 (修正なしの受け入れのみ) と呼ばれ、受け入れられた提案が実装された場合、これは実装された推奨と呼ばれます。

退院時に、投薬の不一致の数が両方のグループで再度評価されます。 また、薬剤師は、介入グループの患者に、薬の有効性/副作用、薬の適切な使用と保管、遵守の重要性、入院中に薬の変更が行われること（つまり、 入院前の投薬と退院時の投薬の見直し）。

薬剤師の介入が数か月にわたる不一致の数に及ぼす持ち越し効果の評価も評価されます。

2.5 統計分析 データは、Statistical Package for Social Science (SPSS) バージョン 22 (SPSS Inc.、Chicago、IL、USA) を使用して入力および分析されます。 記述的分析は、連続変数の平均と標準偏差 (SD)、およびカテゴリ変数のパーセンテージを使用して行われます。 正規性のチェックは、Shapiro-Wilk 検定を使用して実行されます。P 値は 0.05 以上で、正規分布した連続変数を示します。

対照群と介入群の間の群差は、独立標本 t 検定 / マンホイットニー U 検定 (データの正規性に応じて) を使用して、または必要に応じてカイ 2 乗 / フィッシャー正確検定を使用して実施されます。 対応のある t 検定/Wilcoxon 符号ランク検定を実行して、薬剤師の推奨が投薬の不一致の数を減らすのに効果的であるかどうかを確認します。一元配置分散分析を使用して傾向の分析を行い、投薬の不一致数の変化の傾向を評価します。研究期間にわたる不一致（キャリーオーバー研究効果を評価するため）。

0.05 未満の P 値は統計的に有意と見なされ、すべての検定は両側検定です。

6. 利益相反 著者には利益相反はありません。