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計算機能夠幫我們更好地控制抗生素使用嗎

ExMh_zhishexues ? 來源:fqj ? 2019-06-05 14:40 ? 次閱讀
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抗菌藥物管理計劃旨在確保合理使用抗生素,以平衡患者需求和抗生素的普遍使用所導致的抗菌素耐藥性影響。

最近在Antimicrobial Resistance & Infection Control上發表的一項研究檢測了計算機化決策支持系統在改進抗菌藥物管理計劃方面的有效性。該研究的作者Stephen Hughes等在此討論了這項最新的研究結果,強調了為何改善抗菌藥物管理計劃如此重要。

大家可能都知道,一個成功的抗菌藥物管理計劃(antimicrobial stewardship programAMS)應旨在改善患者的治療結果,提高用藥安全性,并降低抗菌素耐藥性(antimicrobial resistance,AMR)對患者和全社會的影響。然而,如何實施一個成功的、適應性強的抗菌藥物管理計劃目前并不清楚。

以往的研究已證實,限制抗菌藥物使用的計劃可以在短期內限制不適當的使用抗菌藥物,并改善患者的預后。然而,這種干預措施對于建立抗菌藥物管理計劃團隊和一線臨床醫生之間長期合作關系的影響仍不明確。二者之間有時會出現分裂,導致長期合作失敗。

最近的膿毒癥宣傳運動中,英國國家衛生和臨床優化研究所(NICE)發表了的膿毒癥指南,以及漏診感染的訴訟后果。這一舉動可以理解為對醫生基于經驗開具抗菌藥物處方的一種更謹慎的態度和解讀。隨著我們對診斷不足、多種感染的異質性表現以及對多種耐藥生物體認識的提高,我們應該認識到依賴經驗處方其實是許多臨床醫生基于信心的一種冒險。

當以不造成傷害作為抗菌藥物應用的目標時,如何平衡患者的需求和超廣譜抗菌藥物處方帶來的社會影響具有一定的挑戰性。因此,抗菌藥物管理計劃需要強大的監測系統,以更好地識別經驗性抗菌藥物不合適的患者,并根據當前或最近的微生物學結果迅速調整靶向治療。

抗菌藥物管理計劃面臨的挑戰

由于預計有三分之一的患者將會在住院期間的某一時間接受全身性抗菌藥物治療,因此,基于醫院的抗菌藥物管理計劃的規模將會是一個挑戰。主要的抗菌藥物管理計劃團隊成員沒有資源審查所有患者,以確保處方的適當性。

核查和反饋循環可能會改善抗菌藥物管理過程,其周期通常為3~12個月,但對于真正的行為改變來說這種反饋循環仍然太長。相反,實時反饋可以促進處方習慣的改善,并加以糾正,從而最大限度地減少不適當治療對患者的影響。

隨著醫療保健領域的發展和對技術進步的適應,抗菌藥物管理計劃也必須改變。電子處方和藥物管理(Electronic Prescribing and Medicines Administration,EPMA)系統的可用性應能夠激勵這種改變。目前已經可以實時獲得處方信息和患者的特定指標(包括炎癥標志物、最近的微生物學和藥敏結果以及生理學觀察結果),便于醫生做出明智的抗菌藥物處方決策。通過使用計算機化的決策支持系統,抗菌藥物管理團隊能夠快速識別患者進行有針對性的檢查。

測試計算機化的決策支持系統

最近我們將一種計算機化的決策支持系統(ICNET?Pharmacy)引入臨床實踐來檢驗以上假設。使用自動警報,目標患者會被“推送”至抗菌藥物管理團隊進行及時審查。例如,根據動態反饋,抗菌藥物管理團隊能夠在幾分鐘內識別出被臨床醫生根據當地的指南和經驗,經驗性啟動頭孢菌素治療的ESBL大腸桿菌感染患者,并調整其處方。

抗菌藥物管理團隊可以快速識別出任何偏離指南的處方,然后與上級治療團隊討論這個問題。偏離指南的處方很少是在無視指南的情況下開具的,這些處方通常反映了對患者具體案例的真正關注。

在這里,抗菌藥物管理團隊可以與上級團隊合作,提出最合適的治療方案建議,并讓處方者放心。這種合作使上級團隊能夠建立他們的抗菌藥物管理知識和信心,使他們能夠承擔更多的責任,以應對患者的抗菌藥物管理風險,并改變組織內的抗菌藥物管理行為。

我們試用的計算機化決策支持系統是基于網絡的,需要的技術投入最少,并會將患者“推送”給抗菌藥物管理團隊進行審查。識別需要審查的患者所需的時間很短,使抗菌藥物管理團隊能夠從基于辦公室活動發展到基于病房的服務。現在,與患者和臨床團隊進行床尾會診已成為常態。計算機化決策支持系統可以提高效率且不會影響人力資源的配置,將服務擴展至整個醫院,包括傳統抗菌藥物管理系統較少服務的產科病房和兒科病房。

除了我們在Antimicrobial Resistance & Infection Control上發表的評估報告中提供的客觀數據外,我們認為計算機化決策支持系統增強了抗菌藥物管理團隊的能力,使其從“監督”發展到“能夠使”我們的臨床團隊開具抗菌藥物處方。記錄顯示,糾正不恰當的處方干預次數有所下降,表明臨床團隊的處方行為發生改變,增加了處方的恰當性。

因此,抗菌藥物管理團隊的功能已轉換成通過干預來優化劑量,在早期治療失敗后升級治療方案,并促進患者早期出院。這些針對患者的干預措施與英國國家衛生和臨床優化研究所基金會信托的優先事項緊密相關,從而進一步支持抗菌藥物管理團隊的活動。

電子健康和移動健康(mobile health,mHealth)正在迅速發展,目前正在不斷開發針對抗菌藥物管理和其他醫療保健領域的內部和商業化的計算機化決策支持系統。雖然我們對這些系統在改善患者結局和影響抗菌藥物管理趨勢方面寄予厚望,但在廣泛采用之前,我們堅決主張對此類系統進行多模式評估。我們在Antimicrobial Resistance & Infection Control上的論文有助于詳述這一領域,期待進一步評估計算機化決策支持系統的發展和在臨床實踐中的整合。

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原文標題:計算機能夠幫我們更好地控制抗生素使用么?| BMC Journal

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