新しいツールが処方時の薬のミスを減らす
Touchdoseは、薬の処方中の安全性と効率を向上させる可能性があるね。
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投薬ミスは、患者に危害をもたらす可能性がある医療の深刻な問題だよ。イギリスみたいな国では、毎年何百万もの投薬ミスが起こっていて、その多くには大きな影響があるんだ。これらのミスは患者の健康にだけでなく、医療システムにも経済的な負担をかけるんだよ。
この投薬ミスを減らすために、いろんなツールが開発されてきたんだ。一つのアプローチは、臨床意思決定支援システム(CDSS)を使うことで、医療提供者がより安全な処方決定をする手助けをすることを目指しているんだ。最近では、電子処方システムと一緒に使われることが多くなってきたよ。
でも、現在のCDSSツールには限界があるんだ。通常、薬の相互作用、アレルギー、用量範囲に関する基本的なアラートに重点を置いていて、個々の患者の特定のニーズを考慮していないんだ。ユーザーからのフィードバックを取り入れたり、使いやすさに焦点を当てたりすることで、これらのシステムを改善するチャンスがあるんだ。
研究目的
この研究では、Touchdoseという新しい臨床意思決定支援ツールが、処方プロセス中の投薬ミスをどれだけ減らせるかを測定することを目的としているんだ。研究者たちは、Touchdoseを使うことで処方が速く簡単になるか、ユーザーがストレスを感じにくくなるかを見たかったんだ。この研究の目的は、処方プロセス中の一般的なミスを特定し、参加者からツールの使用体験についてのフィードバックを集めることなんだ。
研究デザイン
この研究はシミュレーションによるもので、医療提供者たちが新しいツールを使って薬を処方する練習をしたんだ。ロンドンの大きな病院で数ヶ月にわたって行われたよ。定量的かつ定性的な方法を組み合わせて、ツールのパフォーマンスを詳しく見ることができるようにしたんだ。
参加したのは、通常薬を処方している医師たちで、彼らはグループに分けられて新しいツールを使ったり、標準的な手順に従ったりしたんだ。大人と子供のための薬の処方に関連するさまざまなタスクを含むシナリオを通じて作業したよ。
介入
Touchdoseは、薬、患者のニーズ、医療ガイドラインを考慮することで、ユーザーがより良い処方の選択をする手助けをする意思決定支援ツールなんだ。主にイギリスの信頼できる薬のガイドである英国国立調剤集から情報を利用しているよ。Touchdoseは、各患者に特化した用量を計算して推奨を提供し、処方プロセスをより簡単で正確にするんだ。
参加者
この研究の参加者は、病院の患者に薬を処方することに定期的に関わっている医師と薬剤師で選ばれたんだ。いろんな専門分野や経験レベルの人を含めることで、多様な視点を得ることを目的としていたんだよ。
研究手順
各参加者は、与えられた患者のシナリオに基づいて薬を処方するタスクをいくつか体験したんだ。彼らは、Touchdoseを使ったラウンドと標準手順を使ったラウンドの二つに分かれて参加したんだ。タスクは記録されて、研究者たちが参加者がそれを完了するのにどれくらい時間がかかったか、どこでミスが起きたかを分析できるようにしたんだ。
参加者はタスクを始める前にTouchdoseの使い方についてトレーニングを受けたよ。彼らは、ツールを使って決定をし、その後、自分の処方を記録するという構造化されたプロセスに従ったんだ。
データ収集
研究者たちは、参加者がどのように行ったかを理解するために、いくつかの種類のデータを集めたんだ。誤った処方の数、各タスクを完了するのにかかった時間、異なるツールを使っているときの作業負荷についての参加者の感じ方を測定したよ。両方の方法を使用した後、参加者にはインタビューで自分の考えを共有するように頼んだんだ。
結果
結果は、二つの処方方法の間に大きな違いがあることを示しているんだ。参加者がTouchdoseを使用したとき、標準的な方法に頼ったときよりもずっと少ないミスをしたんだ。この介入はミスの大幅な減少をもたらし、患者の安全を改善する可能性があることを示唆しているよ。
タイミングに関しても、参加者はTouchdoseを使ったときの方が平均して速かったんだ。新しいツールを使っているときは標準的な方法を使用しているときよりも負担が少なく、ストレスを感じにくいと報告していたよ。
特定された一般的なミス
この研究では、処方プロセス中にミスが起きやすい特定のステップが明らかになったんだ。標準的な処方方法では、正しい用量を計算できなかったり、最大用量の制限を見逃したりすることに多くのミスが関連していた。でも、Touchdoseを使ったときのミスは、患者特有の情報を正しく使っていなかったことから生じたことが多かったよ。
参加者のフィードバック
ほとんどの参加者はTouchdoseでの経験が良かったと報告したんだ。情報にアクセスするのが簡単になったり、ミスをする可能性が減ったりしたことを評価していたよ。多くの参加者は、これが患者の安全を向上させ、作業の流れをスムーズにすると思っていて、複雑な計算の負担を減らしてくれると感じていたんだ。
でも、一部の参加者は、既存のシステムとの統合についての懸念を表明したんだ。彼らは、Touchdoseが自分たちが慣れ親しんだ現在の手法とうまく連携できることの重要性を強調していたよ。また、ツールが生成した情報を他の信頼できる情報源と照らし合わせて二重チェックする必要があるという課題も指摘していた。
参加者は、特定の健康状態に基づいて用量を調整できるようにしたり、薬のための地域のガイドラインと統合したりするなど、Touchdoseをさらに改善するための貴重な提案をしてくれたんだ。
トレーニングの重要性
トレーニングは、Touchdoseの成功した導入にとって重要な要素として浮かび上がったんだ。参加者たちは、ツールを効果的に使用するための包括的なガイダンスが必要だと強調していたよ。システムをナビゲートし、推奨を解釈する方法を理解することが、ユーザーがその利点を最大限に活かし、ミスを最小限にするのに役立つんだ。
結論
この研究は、患者特有の意思決定支援ツールTouchdoseが、処方をより安全で効率的にする可能性があることを示したんだ。ミスを大幅に減少させ、処方にかかる時間を短縮し、標準的な手法と比較してユーザー体験も良くなったよ。
医療が進化し続ける中で、こうした革新的な技術を取り入れることは、患者ケアを改善するために重要なんだ。Touchdoseのようなツールのさらなる探求と洗練が、日常の医療実践に成功裏に統合されるためには必要不可欠だよ。
全体として、この種の意思決定支援ツールは、薬剤安全技術における有望な進展を示していて、患者ケアを向上させながら医療サービスを効率化する重要な役割を果たす可能性があるんだ。
今後の研究への提言
今後の研究は、リアルな臨床環境でTouchdoseのようなツールをテストして、患者の結果への影響を理解することに焦点を当てるべきだよ。さまざまな医療現場や多様な患者集団を含めることで、これらのツールが異なるシナリオで効果的であることを確保することが重要だね。
さらに、医療提供者との継続的なコラボレーションを通じて、ユーザーからのフィードバックに基づいてツールを洗練させることも重要なんだ。トレーニングに重点を置いて、既存のシステムとのシームレスな統合を確保することが、成功した導入を支援し、最終的により良い医療結果を導くことになるんだ。
タイトル: Comparing safety, performance and user perceptions of a patient-specific indication-based prescribing tool with current practice: A mixed-methods randomised user testing study
概要: BackgroundMedication errors are the leading cause of preventable harm in healthcare. Despite proliferation of medication-related clinical decision support systems (CDSS), current systems have limitations. We therefore developed an indication-based prescribing tool. This performs dose calculations using an underlying formulary and provides patient-specific dosing recommendations. Objectives were to compare the incidence and types of erroneous medication orders, time to prescribe (TTP), and perceived workload using the NASA task load index (TLX), in simulated prescribing tasks with and without this intervention. We also sought to identify workflow steps most vulnerable to error and gain participant feedback. MethodsA simulated, randomised, cross-over exploratory study was conducted at a London NHS Trust. Participants completed five simulated prescribing tasks with, and five without, the intervention. Data collection methods comprised direct observation of prescribing tasks, self-reported task load and semi-structured interviews. A concurrent triangulation design combined quantitative and qualitative data. Results24 participants completed a total of 240 medication orders. The intervention was associated with fewer prescribing errors (6.6% of 120 medications) compared to standard practice (28.3%; relative risk reduction 76.5% p < 0.01), a shorter TTP and lower overall NASA TLX scores (p < 0.01). Control arm workflow vulnerabilities included failures in identifying correct doses, applying maximum dose limits, and calculating patient-specific dosages. Intervention arm errors primarily stemmed from misidentifying patient-specific information from the medication scenario. Thematic analysis of participant interviews identified six themes: Navigating trust and familiarity, addressing challenges and suggestions for improvement, integration of local guidelines and existing CDSS, intervention endorsement, search by indication and targeting specific patient and staff groups. ConclusionThe intervention represents a promising advancement in medication safety, with implications for enhancing patient safety and efficiency. Further real-world evaluation and development of the system to meet the needs of more diverse patient groups, users and healthcare settings is now required. What is already known on this topic?Indication-based prescribing has the potential to improve prescribing efficiency and patient safety. What this study addsAn indication-based, patient-specific prescribing tool used in a simulation setting reduced the incidence of prescribing errors and the time to prescribe compared with standard practice. This study provides cumulative validity to the potential benefits of indication-based prescribing tools. How this study might affect research, practice or policyFuture evaluation of such tools in the real-world clinical setting is now required to identify the impact of such tools on clinical outcomes and prescribing workflow.
著者: Calandra Feather, N. Appelbaum, J. Clarke, A. Darzi, B. D. Franklin
最終更新: 2024-07-02 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.07.01.24309757
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.07.01.24309757.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。