2017 Fiscal Year Annual Research Report
Effectiveness of clinical decision support system to prevent adverse drug events
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26293159
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| Research Institution | Hyogo Medical University |
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Principal Investigator |
森本 剛 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (30378640)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
作間 未織 兵庫医科大学, 医学部, 講師 (60349587)
太田 好紀 兵庫医科大学, 医学部, 講師 (10516404)
岡本 里香 兵庫医科大学, 医学部, 講師 (50775814)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 臨床決断支援システム / 薬剤性有害事象 / 医療安全 / 医療の質 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、薬剤性有害事象の臨床疫学研究データを分析し、薬剤性有害事象や薬剤関連エラーの発生しやすい状況を予測する臨床決断支援システムを開発し、そのシステムを電子カルテ及びオーダリングシステムに導入することで、薬剤性有害事象や薬剤関連エラーが減少するかどうかを検証しようというものである。
本研究では、入院患者に対して処方毎の腎機能に応じた推奨投与量のガイドと、抗菌薬処方時に下痢の発生を警告する臨床決断支援システムについて評価した。実装した臨床決断支援システムの導入前及び導入後の対象入院患者について、患者の背景や、入院期間中における腎機能障害や抗菌薬による下痢などの薬剤性有害事象について分析を行った。
最終的な分析では、臨床決断支援システムの導入前3ヶ月間に3648人の患者が採用され、導入後3ヶ月間では3597人、さらにその1年後の長期フォローアップ期間の3ヶ月間では3658人の患者が採用され、除外基準にあたる患者を除外し、それぞれ2245人、2333人、2342人の患者データを解析した。
臨床決断支援システムの導入前後を比較すると、導入後は、腎機能に基づいて用量調整が必要な薬剤において、適切な用量で処方されている適正処方率が65.6％から83.1％と有意に増加した。これに伴い、入院期間中におけるeGFRの低下は、臨床決断システム導入後において有意に改善していた。このeGFR低下抑制効果は、入院時に腎機能障害がない患者（eGFR≧60）において顕著であった。一方、抗菌薬処方時における下痢の頻度は導入前後ともに32％と変化がなかった。
これらの結果から、入院中に電子カルテデータに基づいて処方毎に腎機能に応じた推奨投与量をガイドする臨床決断支援システムの有効性が確認された。今後、本臨床決断支援システムを入院患者のみならず、広く病院を利用する外来患者にも適用する研究を実施する予定である。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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