KLINICKÁ FARMAKOLOGIE A FARMACIE / Klin Farmakol Farm 2022;36(4):140-145 / www.klinickafarmakologie.cz 144 PŘEHLEDOVÉ ČLÁNKY Bezpečnost podávání léčiv sestrou pacientům v lůžkových zdravotnických zařízeních: přehled literatury Autor, rok publikace, země sběru dat Cíl studie Design studie a hlavní metody sběru dat Sledované nemocnice a oddělení Systémy pro podporu podání léčiv Velikost souboru Výsledky Westbrook JI, 2010, Austrálie Analýza asociace mezi vyrušením sestry a MAE PROSP-ANA Přímé pozorování 2 NEM: CHIR, OST – 4271 OE, 720 pacientů Prevalence MAE: 25,0% OE (z toho 2,7% závažné). Prevalence PE: 74,4% OE. Vyrušení: 53,1% OE. Asociace: Vyrušení sestry Ford DG, 2010, USA Efektivita edukace pomocí simulací stran MAE INTERV Přímé pozorování 1 NEM: OST ED, AUT 880 OE, 76 pacientů, 24 sester Prevalence MAE (intervence): 30,8% OE před, 4,0% OE po intervenci, 6,2% OE závěrečné pozorování. Prevalence MAE (kontrola): 20,8% OE před, 22,8%OE po intervenci, 36,7%OE závěrečné pozorování. Signifikantní snížení frekvence MAE v intervenční skupině Bertsche T, 2008, Německo Analýza lékových pochybení při manipulaci s léčivy PROSP-DESKR Přímé pozorování, dotazník 1 NEM – 1376 OE PrevalenceMAE: 36%OE. 11,4%MAEbylourizikových léčiv, 81,6% u ostatních léčiv, 6,9% u prostředků bez účinné látky Fahimi F, 2008, Irán Analýza MAE při intravenózním podání léčiv PROSP-ANA Přímé pozorování 1 NEM: OST – 524 OE, 28 sester Pozorováno 380 MAE (1/3 během přípravy, 2/3 během podání). Nenalezeny žádné asociace Haw C, 2007, Velká Británie Analýza MAE na psychiatrickém oddělení PROSP-ANA Přímé pozorování, analýza dokumentace 1 NEM: OST – 1423 OE Prevalence MAE: 25,9% OE. Asociace: čas podání, psychotropní/nepsychotropní léčivo, cesta podání, individuální charakteristiky pacienta Franklin BD, 2006, Velká Británie Efektivita výukových modulů stran MAE INTERV Přímé pozorování, dotazník 1 NEM: OST – 2 492 OE (1 188 OE před, 1 397 OE po intervenci), 19 sester Prevalence MAE: 6,9% OE před, 5,0% OE po intervenci. Signifikantní snížení frekvence MAE pouze pro neinjekční lékové formy. Pokles v prevalenci závažných pochybení nesignifikantní Balas MC, 2006, USA Analýza frekvence MAE a vliv únavy PROSP-DESKR Deník OST – 502 sester, 28 dní 134 (26,7%) sester nahlásilo minimálně jedno MAE a 190 (37,8%) sester zastavilo MAE. Lékových pochybení bylo celkem nahlášeno 224 (z toho 56,7% MAE) a zastaveno 350 (z toho 58,6% MAE) Schneider PJ, 2006, USA Efektivita počítačového školení stran MAE a PE INTERV Přímé pozorování 3 NEM – 1136 OE, 30 sester Prevalence MAE (kategorie 1/2/3) (intervence): 70%/4,3%/2,3% OE (301) před, 55%/7%/1,8% OE (285) po intervenci. Prevalence MAE (kategorie 1/2/3) (kontrola): 58%/5,6%/0,8% OE (266) před, 83%/3,5%/1,4%OE (284) po intervenci. Signifikantní pokles MAE kategorie 1 (PE) u intervenční skupiny Balas MC, 2004, USA Identifikace a analýza MAE PROSP-DESKR Deník OST – 393 sester, 28 dní 119 (30%) sester nahlásilo a 127 (33%) sester zastavilo minimálně jedno lékové pochybení před dosažením pacienta. Celkem bylo nahlášeno 199 a zastaveno 213 lékových pochybení, z toho 57,7% bylo MAE Tissot E, 2003, Francie Analýza frekvence a identifikace faktorů MAE PROSP-ANA Přímé pozorování 1 NEM: CHIR, OST – 523 OE, 56 pacientů Prevalence MAE: 14,4 %OE (z toho 26 % potenciálně závažných). Asociace: vytíženost sester, nejednoznačnost v preskripci Greengold NL, 2003, USA Efektivita dedikované sestry na podání léčiv stran MAE INTERV Přímé pozorování 2 NEM EP, ED (NEM 2) 9453 OE Prevalence MAE (intervence): 11,2% OE (2696) NEM 1, 19,7% OE (3096) NEM 2. Prevalence MAE (kontrola): 14,7%OE (1731) NEM1, 15,0%OE (1930) NEM2. Sestry dedikované na podání léčiv nesnižují frekvenci MAE ANA – analytická studie, ATC – anatomicko-terapeuticko-chemická klasifikace, AUT – automatický dispenzační box, ČK – systém ověření podání léčiv pomocí čárového kódu, DESKR – deskriptivní studie, ED – systém elektronické dokumentace, EP – systém elektronické preskripce, CHIR – chirurgické lékařské obory, INT – interní lékařské obory, INTERV – intervenční studie, JAR – Jihoafrická republika, JD – jednodávkový systém, MAE – lékové pochybení při podání léčiv („medication administration error“), NEM – nemocnice, NIS – nemocniční informační sytém, OE – podaná nebo opomenutá dávka léčiva („opportunity for error“), OST – ostatní lékařské obory, PE – procesní pochybení („procedural error“), PNP – potenciálně nevhodné praktiky, PROSP – prospektivní studie, RETRO – retrospektivní studie, USA – Spojené státy americké a je otázkou, na kolik je synchronizováno složení a distribuce stravy s potřebami léčby, jestli je využívána konzultace s farmaceutem nebo je synchronizace řízena ze strany lékaře nebo je dostatečně edukován ostatní ošetřovatelský personál daného oddělení. Pro prevenci výskytu MAE není ani tak důležité odhalit viníka MAE, ale prozkoumat okolnosti dané MAE (5). Příčiny MAE jsou téměř vždy multifaktoriální a vyskytují se za podobných a opakujících se okolností (5). Jisté podobnosti v asociovaných faktorech MAE lze nalézt i ve výše zmíněných analytických pracích. Ačkoliv je nelze na základě předložených výsledků generalizovat, bylo by vhodné je při analýze potenciálních kritických bodů konkrétních pracovišť prozkoumat. Poté by bylomožné navrhnout a zavést vhodná systémová řešení. Nejdiskutovanějšíma nejnadějnějším je systém využívající čárový kód k ověření totožnosti pacienta, k autorizaci podání léčiv a záznamu do dokumentace, tzv. „Barcode-assisted medication administration“. Zde dochází ve spojení s elektronickou preskripcí a dokumentací k vytvoření plně uzavřeného systému. Toto opatření částečně eliminuje nedostatečnou kontrolu v procesupodání léčiva a dopady individuálních pochybení ze strany sestry a zvyšuje bezpečnost při podání léčiva pacientovi. Ačkoliv tento systém prokázal potenciál k významnému snížení prevalence MAE (6, 12, 18), bude třeba nejprve identifikovat a odstranit jeho limity, které brání jeho plnému využití a vedou k jeho
RkJQdWJsaXNoZXIy NDA4Mjc=