門診藥房藥品調(diào)配差錯(cuò)及防范措施的系統(tǒng)性分析

姜 疆，李 媛，柴 昱，戰(zhàn) 旗 （. 上海交通大學(xué)附屬兒童醫(yī)院藥學(xué)部, 上海 0006；. 云南紅河州婦幼保健院藥劑科, 云南 蒙自 6600）

醫(yī)院門診藥房承擔(dān)著門診病人處方的審核、調(diào)劑和用藥的指導(dǎo)任務(wù)，是門診病人接受正確藥物治療的重要基礎(chǔ)，而藥品調(diào)配準(zhǔn)確又是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。藥房調(diào)配的藥品與醫(yī)師處方內(nèi)容不一致即為藥品調(diào)配差錯(cuò)，通常有內(nèi)差[1]（前臺(tái)調(diào)劑藥師發(fā)現(xiàn)后臺(tái)藥師調(diào)配的處方有錯(cuò)，在發(fā)給患者之前予以糾正的差錯(cuò)）和外差[2]（前臺(tái)藥師沒有發(fā)現(xiàn)后臺(tái)藥師調(diào)配的處方有錯(cuò)，發(fā)給患者之后發(fā)現(xiàn)的差錯(cuò)）兩種情況?？刂扑幤氛{(diào)配的內(nèi)差發(fā)生率是提高門診藥房藥品調(diào)配質(zhì)量，降低外差發(fā)生率的重要舉措，它直接影響到患者用藥的安全性和有效性。目前，藥房調(diào)配差錯(cuò)率已納入績(jī)效考核指標(biāo)，在保證醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量，提升醫(yī)院服務(wù)品質(zhì)中起著至關(guān)重要的作用。如何避免和減少調(diào)配中產(chǎn)生的差錯(cuò)，一直是藥學(xué)工作者探討與研究的重要課題。近年來，諸多醫(yī)院藥學(xué)部門采用質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)工具（品管圈）開展降低調(diào)配差錯(cuò)，提升調(diào)劑質(zhì)量的實(shí)踐探索。借鑒國(guó)內(nèi)同行探討調(diào)配差錯(cuò)發(fā)生率、發(fā)生原因以及采取的防范措施，對(duì)進(jìn)一步提高門診藥品調(diào)配工作質(zhì)量具有重要的意義。本文對(duì)近5年有關(guān)二、三級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)門診藥房開展控制調(diào)配差錯(cuò)實(shí)踐活動(dòng)的中文文獻(xiàn)作匯總分析，以期為廣大一線藥師提高門診調(diào)劑質(zhì)量提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料

通過登錄中文數(shù)據(jù)庫，以“門診藥房” “調(diào)配差錯(cuò)” “品管圈” “PDCA”為關(guān)鍵詞，檢索萬方、維普和中國(guó)知網(wǎng)，收集2015年1月至2020年12月期間發(fā)表的相關(guān)文獻(xiàn)。

1.2 方法

1.2.1 納入和排除標(biāo)準(zhǔn)

納入標(biāo)準(zhǔn)：①論文作者單位為二級(jí)以上醫(yī)療機(jī)構(gòu)；②采用質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)（品管圈、 PDCA循環(huán)）管理工具，過程完整；③注明考察周期內(nèi)處方調(diào)配總量，按調(diào)配差錯(cuò)類型進(jìn)行分層分析，有明確改進(jìn)防范措施，質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)流程及數(shù)據(jù)完整。排除標(biāo)準(zhǔn)：①中藥房、靜脈用藥調(diào)配中心、住院藥房的有關(guān)藥品調(diào)配差錯(cuò)文獻(xiàn)；②缺少差錯(cuò)類型等詳細(xì)數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)。

1.2.2 調(diào)配差錯(cuò)分類

參考相關(guān)文獻(xiàn)，本文采用的“差錯(cuò)類型”定義如下：①品種錯(cuò)誤（品項(xiàng)錯(cuò)誤）：發(fā)出的藥品與處方開具藥品名稱不符；②數(shù)量錯(cuò)誤：發(fā)出的藥品品種準(zhǔn)確，但數(shù)量不符；③規(guī)格或劑型錯(cuò)誤：發(fā)出的藥品與處方藥品通用名相同，但劑量規(guī)格或者劑型不符，包括生產(chǎn)廠家不同；④標(biāo)簽錯(cuò)誤：發(fā)出藥品中用法用量的標(biāo)簽標(biāo)示與處方指示不符；⑤其他錯(cuò)誤：漏發(fā)、錯(cuò)發(fā)病人等。

1.2.3 統(tǒng)計(jì)方法

根據(jù)文獻(xiàn)提供的數(shù)據(jù)計(jì)算調(diào)配差錯(cuò)率以及改進(jìn)進(jìn)步率，均以極差和中位數(shù)表示。調(diào)配差錯(cuò)率=(調(diào)配差錯(cuò)處方數(shù)/抽樣時(shí)段內(nèi)處方總數(shù))×1000‰。不同類型差錯(cuò)數(shù)根據(jù)原始文獻(xiàn)數(shù)據(jù)折算為每萬張?zhí)幏降牟铄e(cuò)處方數(shù)，以便計(jì)算各類型差錯(cuò)的構(gòu)成比。進(jìn)步率=[(改進(jìn)前調(diào)配差錯(cuò)率-改進(jìn)后調(diào)配差錯(cuò)率)/改進(jìn)前調(diào)配差錯(cuò)率]×100%。

2 結(jié)果

2.1 一般情況

經(jīng)檢索獲得萬方、維普和中國(guó)知網(wǎng)的相關(guān)文獻(xiàn)分別為331、135和367篇。排除重復(fù)文獻(xiàn)221篇，中藥房調(diào)配差錯(cuò)文獻(xiàn)3篇、靜脈用藥調(diào)配中心文獻(xiàn)7篇、無差錯(cuò)類型詳細(xì)數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)123篇，得到符合納入標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn)13篇，作為本文分析的樣本醫(yī)院數(shù)據(jù)來源。13篇文獻(xiàn)分屬于三級(jí)綜合醫(yī)院6篇，三級(jí)?？漆t(yī)院5篇，二級(jí)綜合醫(yī)院2篇。

2.2 改進(jìn)前后藥品調(diào)配差錯(cuò)類型構(gòu)成

收集樣本醫(yī)院門診藥房藥品調(diào)配差錯(cuò)類型[3]以及改進(jìn)前后數(shù)據(jù)匯總，結(jié)果表明：改進(jìn)前差錯(cuò)類型為數(shù)量差錯(cuò)52.5%、品種差錯(cuò)28.3%、規(guī)格劑型差錯(cuò)6.2%、標(biāo)簽差錯(cuò)2.1%、其他差錯(cuò)10.9%；改進(jìn)后差錯(cuò)類型為數(shù)量差錯(cuò)51.3%、品種差錯(cuò)28.7%、規(guī)格劑型差錯(cuò)6.7%、標(biāo)簽差錯(cuò)2.9%、其他差錯(cuò)10.5%。改進(jìn)前后差錯(cuò)類型構(gòu)成沒有變化，其中以藥品數(shù)量及品種差錯(cuò)最為常見（約80%），見表1。

表1 樣本醫(yī)院改進(jìn)前后差錯(cuò)類型統(tǒng)計(jì)(差錯(cuò)張數(shù)/萬張?zhí)幏?

2.3 改進(jìn)前后藥品調(diào)配差錯(cuò)率統(tǒng)計(jì)

樣本醫(yī)院日均處方數(shù)量為553 465張，中位數(shù)為1 285張。改進(jìn)前(內(nèi)差)差錯(cuò)率為[0.6‰，16.8‰]，中位數(shù)為5.1‰；改進(jìn)后差錯(cuò)率[0.3‰，9.2‰]，中位數(shù)為1.1‰；改進(jìn)前后進(jìn)步率[45%，91%]，中位數(shù)為59%。樣本醫(yī)院藥品調(diào)配差錯(cuò)率下降情況見表2。

表2 樣本醫(yī)院改進(jìn)前后藥品調(diào)配差錯(cuò)率(內(nèi)差)統(tǒng)計(jì)

2.4 差錯(cuò)原因分析及采取的改進(jìn)措施

參與調(diào)配質(zhì)量改進(jìn)的所有小組，圍繞發(fā)生差錯(cuò)的人員因素、藥品因素、管理因素、設(shè)備因素、環(huán)境因素等方面，進(jìn)一步分析發(fā)生原因，并提出相應(yīng)改進(jìn)措施，改進(jìn)措施集中于人員因素和藥品因素兩方面（見表3）。

表3 樣本醫(yī)院針對(duì)差錯(cuò)原因采取的改進(jìn)措施

3 討論

3.1 調(diào)配質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)措施對(duì)降低差錯(cuò)率具有積極意義

文獻(xiàn)檢索結(jié)果表明，藥品調(diào)配差錯(cuò)問題依然是當(dāng)前藥房發(fā)藥窗口工作的難點(diǎn)。不少醫(yī)院門診藥房采用質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)工具（品管圈），開展調(diào)配差錯(cuò)控制及防范研究。相對(duì)而言，基層醫(yī)院用藥品種數(shù)量、處方數(shù)量較少，窗口工作強(qiáng)度較低，質(zhì)量管理措施代表性不強(qiáng)，因此，本文選擇二、三級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)調(diào)配差錯(cuò)研究文獻(xiàn)作為研究的資料來源。

樣本醫(yī)院調(diào)配質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)后差錯(cuò)率的中位數(shù)由5.1‰降至1.1‰，表明質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)措施對(duì)于降低藥品調(diào)配差錯(cuò)率或保持較低差錯(cuò)率是有效的。質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)前后錯(cuò)誤類型構(gòu)成基本沒有變化，說明常見的藥品調(diào)配差錯(cuò)類型具有一定代表性，目前改進(jìn)措施仍難以消除其中任何一種類型的差錯(cuò)。早在2014年，中國(guó)藥學(xué)會(huì)醫(yī)院藥學(xué)專業(yè)委員會(huì)就發(fā)布了《中國(guó)用藥錯(cuò)誤管理專家共識(shí)》，結(jié)合我國(guó)醫(yī)療實(shí)際情況，明確了用藥錯(cuò)誤的定義、分級(jí)、風(fēng)險(xiǎn)因素、報(bào)告監(jiān)測(cè)、防范措施等一系列問題[14]，力圖降低“任何可以防范的用藥疏失”。提示藥品調(diào)配差錯(cuò)具有其內(nèi)在的規(guī)律，企圖完全杜絕是不現(xiàn)實(shí)的，因此，強(qiáng)調(diào)質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)措施對(duì)于進(jìn)一步降低差錯(cuò)率是有積極意義的。

3.2 采用綜合的質(zhì)量改進(jìn)措施有可能顯著降低調(diào)配差錯(cuò)率

針對(duì)產(chǎn)生差錯(cuò)的不同原因，采取相應(yīng)的改進(jìn)措施，樣本醫(yī)院均采用了綜合措施，持續(xù)改進(jìn)后的進(jìn)步率中位數(shù)為59%，表明持續(xù)改進(jìn)措施是有效的，可列入日常標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)規(guī)程中，形成作業(yè)規(guī)范。實(shí)際上，產(chǎn)生差錯(cuò)概率較大的情況往往是人員潛力受限時(shí)、處方流量大時(shí)、調(diào)配系統(tǒng)故障時(shí)等，因此，綜合的質(zhì)量改進(jìn)措施更加重要。例如，有時(shí)人員潛力的挖掘可能已經(jīng)到達(dá)極限，“核對(duì)”動(dòng)作難以客觀化，但嚴(yán)格落實(shí)“四查十對(duì)”規(guī)范流程仍不能動(dòng)搖；在處方調(diào)配流量大的情況下，合理安排窗口，實(shí)施彈性排班，增加高峰段發(fā)藥窗口，優(yōu)化調(diào)配流程是有力的應(yīng)對(duì)措施；借助信息化手段提高處方合格率，審方前置審核，可以有效減輕窗口調(diào)配藥師工作壓力，減少人為失誤；制作易混淆藥品目錄，相似藥品分開放置，發(fā)藥系統(tǒng)對(duì)可能的差錯(cuò)給出警示標(biāo)識(shí)，以提示藥師注意區(qū)分也是有效的措施。

3.3 藥品調(diào)配系統(tǒng)中人的因素始終是避免和減少差錯(cuò)的關(guān)鍵

無論何種措施，所有的流程最終都是通過人執(zhí)行完成，因此，加強(qiáng)人員管理，提高責(zé)任意識(shí)才是避免差錯(cuò)事件發(fā)生的根本所在。文獻(xiàn)分析表明，導(dǎo)致差錯(cuò)的原因大多為人員、藥品、制度、設(shè)備及環(huán)境等五個(gè)方面。人員因素方面主要是責(zé)任心不強(qiáng)、慣性思維、工作量大、身體疲勞、理論知識(shí)不足等。因此，《中國(guó)用藥錯(cuò)誤管理專家共識(shí)》提出，防范差錯(cuò)要從技術(shù)和管理兩個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行策略防范：制定標(biāo)準(zhǔn)化的標(biāo)識(shí)和流程，倡導(dǎo)健康的用藥安全文化，配備充足的人力資源，加強(qiáng)專業(yè)技能培訓(xùn)等管理措施是行之有效的質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)基礎(chǔ)。

3.4 自動(dòng)化和智能化的藥品調(diào)配系統(tǒng)廣泛應(yīng)用可能是進(jìn)一步降低差錯(cuò)率的改進(jìn)方向

自動(dòng)配藥系統(tǒng)，不僅可以提高效率，還可以最大限度地減少配藥錯(cuò)誤，已使用自動(dòng)發(fā)藥機(jī)的門診藥房，調(diào)劑差錯(cuò)率明顯降低[15]，由改進(jìn)前的差錯(cuò)率0.57‰降低至改進(jìn)后的0.39‰[16]。如果在自動(dòng)化的基礎(chǔ)上進(jìn)一步智能化，可以確保準(zhǔn)確的調(diào)劑配方、準(zhǔn)確的藥物和準(zhǔn)確的劑量，調(diào)劑錯(cuò)誤可大大減少，還可以實(shí)現(xiàn)藥品追溯等目標(biāo)[17]。藥品混淆是最常見的配藥差錯(cuò)表現(xiàn)，但是，頻繁的系統(tǒng)警示可能會(huì)帶來人員的“警示疲勞”，影響準(zhǔn)確的藥品調(diào)配。因此，在智能化的發(fā)藥系統(tǒng)中會(huì)提高警示成效[18]，并在使用中不斷完善，從而對(duì)降低調(diào)配差錯(cuò)率產(chǎn)生系統(tǒng)性和穩(wěn)定性的作用。