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數智技術賦能醫院抗菌藥物科學化管理的實踐及評價

2024-03-20 08:15:58梁力勉余云霓劉妙娜田一梅
中國感染控制雜志 2024年3期
關鍵詞:耐藥醫院管理

梁力勉,余云霓,劉妙娜,黃 婷,田一梅

(深圳市第三人民醫院 1.藥學部; 2.預防保健與醫院感染管理科,廣東 深圳 518112)

抗菌藥物科學化管理(antimicrobial stewardship,AMS)是指醫療機構通過行政管理、感染控制參與、專業人員(感染性疾病科醫生、臨床微生物檢驗技師、臨床藥師等)技術支撐,實現以患者為中心的抗菌藥物管理目標[1]。近年來,隨著數智技術(digital intelligence technology)的快速發展,國外逐步將人工智能(artificial intelligence)、大數據(big data)、物聯網(internet of things)等前沿技術應用于抗菌藥物管理[2-4],從而推動精準抗感染治療,減少細菌耐藥性發生。相比之下,我國AMS體系與國外尚存差距[5],其中專業技術力量薄弱、信息化建設滯后是重要原因。近期,國務院印發了《“十四五”數字經濟發展規劃》[6](簡稱《規劃》),對我國“十四五”時期信息化發展作出部署安排。《規劃》要求加強數字基礎設施建設,完善數字經濟治理體系,賦能傳統產業轉型升級,促進數字技術與實體經濟深度融合。在此時代背景下,醫療機構管理體系數智化轉型已經成為持續發展的必然選擇。鑒于此,本研究在廣東省某三級甲等醫院自2019年建立的AMS體系基礎上,發揮數智技術引領作用,賦能AMS體系全面升級,以應對微生物耐藥帶來的挑戰,提高感染性疾病診治水平,提升運營效率,重塑管理服務新模式。

1 資料與方法

1.1 資料收集 利用醫院信息系統(hospital information system,HIS)收集開展數智技術改進前后深圳市某三級甲等公立醫院住院患者治療性使用抗菌藥物及醫院感染質控指標,其中2021年的指標為對照組(改進前),2022年的指標為觀察組(改進后)。

1.2 方法與步驟

1.2.1 傳統醫院AMS管理模式 成立AMS工作組,科學化管理、協調及應用抗菌藥物,實現全程指導及監管,達到精細化管理的目的,同時又注重多部門間的緊密協作。(1)解讀國家抗菌藥物管理相關政策文件;(2)討論、制訂醫院抗菌藥物使用規范;(3)通過信息系統建立抗菌藥物分級管理、醫生抗菌藥物處方授權管理體系;(4)根據各臨床科室實際運行情況,制訂抗菌藥物管理指標,簽訂責任狀,定期考核;(5)開展抗菌藥物監測工作及細菌耐藥監測工作,定期分析監測數據,針對存在的問題通過AMS工作組及時協調解決;(6)針對重點科室抗菌藥物使用問題進行多學科充分討論、制訂解決方案;(7)開展臨床疑難感染病例討論,協助規范臨床思維;(8)定期組織實施全院培訓。

1.2.2 數智技術賦能醫院AMS管理 在傳統醫院AMS管理模式基礎上,完善數字治理體系建設,實現AMS全程指導及監管,達到精細化管理的目的。

1.2.2.1 多學科構建抗菌藥物前置審核模式 依托“前置審方軟件”,以患者為中心,以藥品說明書、《藥典》、法律法規及政策規范等相關標準為基礎,結合循證醫學證據等依據,由醫院AMS工作組各學科專家多項評估審核,共同制訂符合醫院臨床實踐的個性化抗菌藥物審方規則庫,包括用藥劑量、檢驗結果用藥、相互作用、禁忌證等內容校驗規則。抗菌藥物處方經系統審核通過方可進入收費取藥環節,從源頭上規范醫生的處方行為,杜絕藥物的不合理使用和浪費,實現閉環式抗菌藥物處方管理。見圖1。

圖1 醫院多學科抗菌藥物前置審核管理模式

1.2.2.2 抗菌藥物合理使用點評體系 傳統的處方點評采用手工隨機抽取處方開展,工作量巨大,效率低下;點評結果與臨床實踐存在爭議。本研究運用數智化技術,依托AMS工作組,建立處方點評智能點評體系。即通過科學化、多學科、信息化的綜合評價及閉環管理,保障抗菌藥物的臨床合理使用,見圖2。該體系不僅對用藥的情況統計、點評,還能擴展到用藥安全的監控。不僅對單張處方進行點評,還可關聯當天患者所有處方,進一步審核多張處方聯合用藥的合理性。經AMS工作組對臨床申訴復核后,將抗菌藥物處方點評結果通過信息系統反饋給處方醫生,形成閉環管理。

圖2 抗菌藥物合理使用點評體系

1.2.2.3 基于大數據的抗菌藥物預警監控平臺 通過匯總各項臨床數據,集成院內數據庫,經AMS工作組設定科室抗菌藥物使用指標上限值,對科室及醫生的指標運行情況進行動態監測,對超標、異常升高指標進行預警,反饋給AMS工作組,以及時制訂應對方案,從而建立覆蓋事前預測、事中監督、事后評估的全鏈條運營,輔助決策支持。見圖3。

1.2.2.4 抗菌藥物治療前微生物標本送檢閉環管理 建立信息化流程監控模塊,將微生物送檢全流程納入管理,形成標準化操作流程及閉環管理。由AMS工作組根據上級文件及醫院實際開展情況,定期更新微生物送檢項目數據庫;HIS在給患者開具抗菌藥物醫囑前,校驗患者微生物送檢情況,如尚未送檢數據庫內檢驗項目則無法提交醫囑;依靠信息系統建立臨床微生物檢驗標本采集運送、微生物鑒定和藥敏試驗等環節的全閉環質量控制流程規范,逐步提高該院微生物標本送檢工作的質與量。見圖4。

圖4 抗菌藥物治療前微生物標本送檢閉環管理

1.2.2.5 充分利用微生物耐藥監測數據 做好微生物耐藥監測工作并深度利用其數據,為臨床抗感染治療和醫院感染控制和預防方面提供導航作用,見圖5。(1)建立醫囑系統微生物耐藥數據可視化應用模塊,即臨床開具抗菌藥物處方時,同步展示該院最新微生物耐藥數據,為臨床醫生提供遴選藥品依據;(2)建立微生物耐藥數據預警系統,及時展現醫院微生物耐藥情況,輔助決策部門及時采取相應的干預措施;(3)收集細菌藥敏試驗結果信息,自動預警多重耐藥菌病例,要求醫生填卡上報,監控多重耐藥菌的分布并分析、上報數據。

圖5 微生物耐藥監測數據應用體系

1.3 評價指標及標準 評價標準參考《抗菌藥物臨床應用管理辦法》《關于印發“提高住院患者抗菌藥物治療前病原學送檢率”專項行動指導意見的函》(國衛醫研函〔2021〕198號)、《關于印發2022年國家醫療質量安全改進目標的通知》(國衛辦醫函〔2022〕58號)及《三級醫院評審標準(2020年版)廣東省專科醫院實施細則(傳染專科)》等有關政策文件[7-10]制定。包括住院患者抗菌藥物使用強度(DDDs)、住院患者抗菌藥物使用率、Ⅰ類切口手術抗菌藥物預防使用率、抗菌藥物醫囑點評合格率、住院患者治療性抗菌藥物治療前病原學送檢率、醫院感染診斷相關病原學送檢率、聯合使用重點藥物前病原學送檢率。各指標計算公式為:(1)住院患者DDDs=住院患者抗菌藥物消耗量(累計DDDs數)/同期住院患者床日數×100%;(2)住院患者抗菌藥物使用率=住院患者抗菌藥物使用例數/同期住院患者總例數×100%;(3)Ⅰ類切口手術抗菌藥物預防使用率=Ⅰ類切口手術預防使用抗菌藥物的患者例數/同期Ⅰ類切口手術患者總例數×100%;(4)住院患者抗菌藥物醫囑點評合格率=住院患者抗菌藥物醫囑點評合格例數/住院患者抗菌藥物醫囑點評例數×100%;(5)住院患者治療性抗菌藥物治療前病原學送檢率=治療性使用抗菌藥物前病原學檢驗標本送檢病例數/同期使用抗菌藥物治療病例總數×100%;(6)醫院感染診斷相關病原學送檢率=完成醫院感染診斷相關病原學送檢的病例數/同期發生醫院感染病例總數×100%;(7)聯合使用重點藥物前病原學送檢率=接受兩個或以上重點藥物聯合使用前病原學送檢病例數/同期住院患者中接受兩個或以上重點藥物聯合使用病例數×100%。

2 結果

2.1 抗菌藥物臨床應用指標 觀察組的住院患者抗菌藥物使用率、Ⅰ類切口手術抗菌藥物預防使用率均低于對照組(分別為27.0% VS 38.8%、20.9% VS 23.8%),差異均有統計學意義(均P<0.05),見表1。觀察組住院患者DDDs低于對照組[(33.27±3.03)DDDs VS (42.06±4.42)DDDs],差異有統計學意義(t=13.11,P<0.001),達到三級甲等醫院評審指標<40 DDDs的要求。

表1 AMS干預前后評價指標比較[率(%)]

2.2 抗菌藥物合理使用及病原菌送檢指標 觀察組抗菌藥物醫囑點評合格率高于對照組(98.5% VS 96.8%),觀察組住院患者治療性抗菌藥物治療前病原學送檢率、醫院感染診斷相關病原學送檢率均較對照組上升(分別為87.1% VS 84.5%、99.0% VS 95.4%)。聯合使用重點藥物前病原學送檢率兩組持平,見表1。

3 討論

習近平總書記強調信息化為中華民族帶來了千載難逢的發展機遇,在中央深改委第十四次會議上的講話時指出,要高度重視新一代信息技術在醫藥衛生領域的應用,重塑醫藥衛生管理和服務模式,優化資源配置、提升服務效率。為數字醫療及醫療衛生事業發展指明了路徑。本研究依托傳統的AMS體系,將海量抗菌藥物使用數據和臨床應用場景充分結合,賦能抗菌藥物科學化管理升級,優化抗菌藥物合理使用管理、細菌耐藥管控體系,為抗菌藥物應用管理的規范化、科學化的持續改進提供有力支撐。

通過信息化手段使醫院管理層動態監測各臨床科室抗菌藥物臨床應用基本情況,及時發現問題,解決問題。加強抗菌藥物微生物標本送檢管理是抗菌藥物合理應用和細菌耐藥性監測的重要保障,對確保醫療質量安全具有重要意義。通過建立監測-反饋-干預-評價于一體的全院、全員、全環節抗菌藥物微生物送檢閉環管理體系,住院病例抗菌藥物治療前病原學送檢率明顯提高。通過醫務人員重視程度的提升,進一步規范抗菌藥物治療前微生物送檢。通過信息系統將抗菌藥物醫囑開具與微生物耐藥監測數據有機聯動,臨床依據監測數據選用抗菌藥物,增加抗感染目標性,嚴格用藥指征,進一步規范抗菌藥物應用。同時建立微生物耐藥數據預警系統,對耐藥率異常升高的抗菌藥物及時采取停藥措施。

經過上述改造后,DDDs、住院患者抗菌藥物使用率、Ⅰ類切口手術抗菌藥物預防使用率明顯下降(均P<0.05),抗菌藥物醫囑點評合格率較前明顯上升(P<0.05),住院患者治療性抗菌藥物治療前病原學送檢率、醫院感染診斷相關病原學送檢率明顯提升(均P<0.05),聯合使用重點藥物前病原學送檢率與前持平。綜上所述,通過數智技術賦能醫院抗菌藥物科學化管理體系,可引導醫藥衛生管理模式升級,為構建優質高效的醫院AMS工作體系提供強勁動力,可促使醫院抗菌藥物管理更加科學、規范、高效、合理。另外,本研究也存在一定的局限性:(1)本研究為單中心的信息體系建設,納入數據范圍有待提升,如Cánovas Segura B等開發的抗菌藥物管理的臨床決策支持系統(WASPSS)[11],可從其他醫院系統收集所需信息,從區域乃至全球的角度提供抗菌藥物管理的決策支持;(2)本信息平臺上線初期,各版塊功能以及交互界面、系統流暢度有待進一步優化升級,以便為醫務人員提供更優質的服務和使用體驗。

利益沖突:所有作者均聲明不存在利益沖突。

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