2023 Fiscal Year Annual Research Report
Clinical prediction rule to identify high-risk inpatients for adverse drug events and medication errors in pediatric inpatients
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20K10364
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| Research Institution | Hyogo Medical University |
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Principal Investigator |
作間 未織 兵庫医科大学, 医学部, 准教授 (60349587)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井田 博幸 東京慈恵会医科大学, 医学部, 教授 (90167255)
森本 剛 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (30378640)
武内 治郎 兵庫医科大学, 医学部, 助教 (60791324)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 薬剤性有害事象 / 薬剤関連エラー / 小児 / 医療の質 / コホート研究 / 医療安全 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は、小児入院患者における医原性有害事象の中で、特に頻度が高い薬剤性有害事象に着目し、本邦の小児入院患者における薬剤性有害事象並びに薬剤関連エラーの詳細な臨床疫学を明らかにし、そこから得られた知見を基に事象発生予測モデルを作成し、事象の予防又は緩和可能性を検討することを目的としている。本年度は、モデル作成のためのデータベースの詳細な分析を実施し主要な結果を得ることができた。
小児病棟とNICUやICUなどの集中治療病棟は、重症度を含む患者背景に加え、患者が受ける医療や医療体制も異なるため、本研究課題では、一般小児病棟の入院患者を対象とし、モデル作成データベースでは704名、モデル検証データベースでは976名を対象とした。
モデル作成データベースの対象704名において、213名（30%）が入院中少なくとも1回の薬剤関連エラーを経験し、同定された薬剤関連エラー総数は440件だった。また440件のうち、健康被害に至ったエラーは29件であり、薬剤関連エラーのうち約７％が薬剤性有害事象に至ることが明らかとなった。さらに薬剤関連エラーのうち、体重の未記載又は誤りが218件と全薬剤関連エラーの50%を占めた。残り222件のエラーでは、処方時の指示に関するエラーが177件と80%を占め、薬剤投与後の経過観察に関するエラーは14％を占めた。体重の未記載又は誤り以外の222件のエラーを経験した患者は165名（23％）であり、これらのエラーを経験していない患者に比較し、外科病棟入院の割合が多く、入院期間中に何らかの手術を受けており、基礎疾患を持つ割合が多かった。小児病棟で発生する薬剤関連エラーの全体像及び、エラーを経験した患者の傾向が明らかとなり、小児診療をより安全にするための検討に繋がることが期待される。
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