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    應用Wichens認知模型分析住院藥房調劑差錯與改進*

    2019-10-14 01:58:02楊文月李曉利張永梅劉海軍溫正旺
    中國藥業(yè) 2019年19期
    關鍵詞:信息加工信息處理調配

    楊文月,李曉利,李 倩,張永梅,劉海軍,溫正旺

    (河北省邯鄲市第一醫(yī)院,河北 邯鄲 056002)

    藥品調配差錯是指調配的藥品與醫(yī)囑有一處或多處不一致的情形[1]。11%的醫(yī)療不良事件是由調配差錯引起的[2]。在調配實踐中,執(zhí)行調配動作的客體是藥師,而支配藥師調配動作是藥師的思維,絕大多數(shù)差錯的行為都源于信息加工的錯誤[3]。目前,國內調配差錯的研究止步于藥房布局、人力資源、獎罰措施、標簽提醒等[4-5],顯然無法滿足差錯原因研究的需要。本研究中利用心理學家Wichens的信息加工模型[6]設計差錯登記表,通過分析登記數(shù)據(jù),從信息加工的角度改進調配工作,并進一步驗證了措施的有效性?,F(xiàn)報道如下。

    1 資料與方法

    1.1 資料收集

    住院藥房差錯數(shù)據(jù)是由復核藥師在核對時發(fā)現(xiàn)并登記,為調配內差錯。統(tǒng)計我院住院藥房2016年下半年和2017年上半年的差錯,為保證實驗具有可比性,在科室人員安排上保持一致,排除差錯的外在因素,如軟件方面醫(yī)院操作系統(tǒng)、硬件方面等影響因素。

    1.2 差錯登記表的設計

    1992年,心理學家Wichens提出的信息加工模型是心理學中研究認知錯誤發(fā)生機制的重要理論工具之一[6],廣泛應用于航空安全、煤礦安全、核安全等領域[7],詳見圖1。該模型中,藥師可被看作一個信息處理器,藥品調配即信息加工處理的過程,藥師對處方信息進行接收和分析,形成“決策與計劃”,即“取藥指令”,并完成行為輸出;調配差錯的發(fā)生主要表現(xiàn)為對處方信息的分析錯誤,從而形成錯誤的“取藥指令”或“取藥指令”準確但在執(zhí)行階段產(chǎn)生錯誤。

    圖1 Wichens的認知模型(信息處理模型)

    為便于統(tǒng)計,將差錯類型分為數(shù)量差錯、品規(guī)差錯、品種差錯。數(shù)量差錯是指多取、少取和漏取,品規(guī)差錯是指劑型、規(guī)格、產(chǎn)地與擺藥單不符,品種差錯指是藥品通用名稱與擺藥單不符。從信息加工的角度把差錯原因分為信息識別、信息處理(決策與計劃)、信息執(zhí)行和信息核對4個方面。詳見表1。

    表1 調劑差錯原因的分類和編號

    1.3 分組

    把調配差錯的類型和原因進行統(tǒng)計,并根據(jù)統(tǒng)計結果分析差錯發(fā)生原因,進而對擺藥單和藥品標簽進行優(yōu)化,以整改前(2016年下半年)的差錯數(shù)據(jù)為對照組,以整改后(2017年上半年)的差錯數(shù)據(jù)為試驗組。

    1.4 統(tǒng)計學處理

    采用SPSS 13.0統(tǒng)計學軟件分析,數(shù)據(jù)資料采用 χ2檢驗。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

    2 結果與分析

    2.1 差錯原因統(tǒng)計

    我院住院藥房2016年下半年差錯數(shù)據(jù)統(tǒng)計結果顯示,調配差錯共476例,數(shù)量差錯306例(64.28% ),品規(guī)差錯 79 例(16.60% ),品種差錯 92 例(19.32% )。由表2可知,44%的數(shù)量差錯由信息處理階段的算錯(B1)導致,54%的品規(guī)差錯是由信息識別階段的忽略藥品信息(A3)導致,48%的品種差錯由信息識別階段的看錯藥品信息(A2)導致,42%由信息執(zhí)行階段的包裝、位置、藥理作用相似(C2,C3,C4)所致。

    表22016年下半年藥品調劑差錯原因構成比(%)

    2.2 調配差錯發(fā)生機制分析與改進

    數(shù)量差錯:306例數(shù)量差錯中,44%是由信息處理過程中的算錯(B1)導致。藥師在信息分析時不僅需要“檢索”藥品的名稱、包裝、藥位等信息,還需要對取藥數(shù)量進行運算,對于不易計算的數(shù)量就會出現(xiàn)差錯。如注射用益氣復脈(凍干)規(guī)格為8支/盒,若取34支需要經(jīng)過“復雜”的運算。因此,降低數(shù)量差錯可從降低信息處理負荷和代替計算兩方面改進。為擺藥單添加貨位編碼,并按貨位順序打印,把藥品的數(shù)量直接換算成“X盒Y支”,可明顯減少藥師的信息處理量、省去換算環(huán)節(jié),藥師只需“看對”“數(shù)對”即可。

    品規(guī)差錯:由表2可知,54%的品規(guī)差錯是由信息識別階段的忽略藥品信息(A3)所致。如小牛去血清注射液(奧德金)有0.2 g和0.4 g 2種規(guī)格,藥師往往只接受“奧德金”的字段信息而忽略了0.2 g/0.5 g的規(guī)格信息,從而形成錯誤的“取藥指令”,必然導致錯誤的調配行為。針對這類調配差錯,標簽提醒屬于末端提醒,往往難以奏效,應在擺藥單的藥品名稱右面加注一列幫助藥師辨別的字段,如奧德金在小規(guī)格的后面標注“小▲”,大規(guī)格后面標注“大■”;如奧美拉唑注射劑(40 mg,江蘇奧賽康藥業(yè))、奧美拉唑注射劑(40 mg,阿斯利康制藥)有2個產(chǎn)地,標注“注意產(chǎn)地!”,提醒藥師在讀取擺藥單信息時提高警惕,這樣可提高信息識別的準確率,降低差錯。

    品種差錯:48%的品種差錯是由信息識別階段的看錯藥品信息(A2)導致,42%是由信息執(zhí)行階段的相似性錯誤(C2,C3,C4)所致。2種藥品的相似度越高越容易出現(xiàn)調劑差錯,如名稱相似、位置相似(如藥位都在左上角)、包裝相似、藥理作用相似等。此類差錯采取的措施就是降低藥品之間的“相似度”,對于名稱相似的藥品,在擺藥單藥品名稱后加一列標注,如頭孢替安(含碳酸鈉)與頭孢他啶(含碳酸鈉),在頭孢替安(含碳酸鈉)后注“替安”,頭孢他啶(含碳酸鈉)后注“他啶”;對于外包裝相似的藥品,藥師在取藥時,往往只通過藥品外包裝進行種類的判斷而忽略藥品名稱,藥品名稱在藥盒上并不顯著,把藥師易忽略的藥品名稱關鍵字直接印制在標簽上(提高信息強度)[8]。

    2.3 整改措施有效性分析

    整改前后差錯數(shù)據(jù)統(tǒng)計結果見表3和表4。由表3可知,A2(看錯藥品名稱、產(chǎn)地、規(guī)格、劑型),A3(忽略藥品規(guī)格,產(chǎn)地,劑型),B1(算錯取藥數(shù)量),C2,C3,C4(包裝相似、位置相似、藥理作用相似導致取錯)經(jīng)過整改后,較整改前有改善(P<0.05)。數(shù)量差錯、品規(guī)差錯、品種差錯較整改前有改善(P<0.05)。

    表3 整改前后差錯原因數(shù)據(jù)比較[例(%)]

    表4 整改前后差錯數(shù)據(jù)比較[例(%)]

    3 討論

    Wichens認知模型可為調配差錯等人因差錯的分析提供理論模型,利用該模型對差錯登記表進行設計,并得到改進措施(即計劃和實施),然后通過數(shù)據(jù)對比,分析檢驗措施的有效性,形成經(jīng)驗并進行推廣,最終形成降低調配差錯的方法。

    住院藥房藥師調配工作負荷大(人均3萬元/天),而且科室取藥較集中,所以藥師在調劑過程中的信息加工極易出現(xiàn)錯誤。根據(jù)Wichens信息加工模型可以看出藥師在信息分析、決策與計劃、執(zhí)行和記憶方面都要占用“注意力”,“注意力”反映藥師的信息處理負荷量,藥位碼和數(shù)量換算極大地降低了信息處理負荷[9],可有效提高調配工作效率和降低調配差錯。

    此外,10% ~21%(B2)的差錯是由于記憶不準確導致,應建立本科室的易混淆藥品目錄,包括一品多規(guī)(劑型、含量、產(chǎn)地)和名稱相似藥品,并要求藥師強化記憶,是降低易混淆藥物調配差錯的有效措施。6%(B3)的差錯由于調配被打擾所致,合理安排工作,科室預約取藥,創(chuàng)造有條不紊的工作秩序,避免調劑藥師的短期記憶被干擾。70% ~90%(D1)的差錯是沒有自我核對導致的,自我核對在減少調劑差錯中占舉足輕重的地位。另外,可通過計算機技術降低差錯,如電子掃碼技術降低品規(guī)和品種差錯[10],自動擺藥機技術既可節(jié)省人力,又可降低差錯[11]。

    綜上所述,Wichens認知模型有助于差錯分析和改進,具有很好的理論意義,基于Wichens認知模型的改進措施,可明顯降低調配差錯。另外,Wichens認知模型亦可廣泛應用于醫(yī)療、生產(chǎn)等各個領域,尤其是適用于醫(yī)院醫(yī)療核心制度的查對制度。

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