第６章

オーダーエントリーシステム（CPOE）と臨床決断支援システム（CDSS）

ポイント
投薬エラーや薬剤副作用発生を如何に防ぐかの方法として、CPOE や CDSS の有用性が示唆されている。しかしそれらの適応範囲が限定的であり、しかも自施設開発の評価に留まっており、汎用性のあるものは未だ開発されていないのが現状である。ただシステム導入によるコスト軽減の可能性は大きいようであり、この章ではそれらのエビデンスを紹介しながら、今後の研究開発やシステム導入に何を留意するかを示唆する。

背景
投薬エラー（Adverse drug events: 以下 ADEs）や薬剤副作用は頻繁に発生し、コストがかかる上に臨床上重要な問題である[1-7]。多くの投薬エラーが投与時に起こるが[8]、投薬エラーの半数は、投薬指示の段階で発生する[2,7]。主な投薬エラーとしては、投薬を忘れる、投薬量・回数・経路の誤りなどがある[2]。システムベース分析の結果、CPOE（ComputerizedPhysician Order Entry）と CDSS（Clinical Decision Support System）の導入により、投薬に関連したエラーが減少する可能性が示唆されている[9]。
近年 CPOE に関するエビデンスや CPOE に対する社会的要求が高まってきたのにも拘わらず、CPOE 導入は今だ限定的である。各企業（リープフロッググループなど[10]）、保険支払い者（メディケアなど[11]）、議会[12]、州[13]による CPOE を推奨する報告書、法案の制定や働きかけが高まりつつある[11-13]。

CPOE、CDSS とはCPOE とは、コンピューターによる処方のオーダリングであり、標準化された完全なフォーマットによるオーダーのみを受け付け、標準的で読みやすい完璧なオーダーを保証する。
ほとんどの CPOE が様々な CDSS を内包、あるいは CDSS に接続している。基本的 CDSSは、投薬量、経路、回数を初期設定値として示唆する。更に高度な CDSS は、①薬剤の推論処方、使用ガイドラインの提供（インスリン使用時に血糖値チェックのオーダーを促す）や、②薬剤アレルギー歴のチェック、③検査値に基づいた薬剤チェック、④薬剤間相互作用のチェック、などを行なう[53 章参照]。
時に CDSS は CPOE から切り離して導入される。独立した CDSS は、薬剤選択、投与量と期間をアドバイスする。さらに高度な CDSS は、患者特有の臨床情報（例えば適切な抗凝固療法の指示）、病原菌に特有な情報（妥当な抗生）などを統合できる。

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対象となる安全問題の頻度と重大性
毎年 770,000 人以上の患者が ADE が原因で障害を受けたり死亡すると推測されている[4,5,14]。ADE の発生率を検討した病院の報告によると、発生率は 100 入院あたり 2〜7 である[2,4,15,16]。研究者間で基準や定義が異なるため、ADE の全国集計は困難である[17]。成人患者における予防可能な ADE に関する研究によると、その 56％が処方時に発生し、34％が投薬時、6％は薬剤転記時、4％は薬剤調剤時に発生した[2]。予防可能な ADE を最も引き起こしやすい薬剤群は、鎮痛剤、次いで鎮静剤、抗生剤であった[2]。成人のプライマリ・ケアの外来患者の３％で ADE が発見されたとの報告もある[18]。

予想される影響
CPOE と連結した CDSS、単独 CDSS の普及率に関するデータはない。668 の病院を対象にした調査によると、その 15％は少なくとも部分的に CPOE が導入されていた[19]。1050の急性期ケア病院の薬剤管理者を対象にした調査によると（回答率 51％）、13％の病院が電子化薬剤処方オーダリングシステムを設置し、他の 27％の病院が今後の導入を予定していると回答した[20]。

研究デザインと結果
表 6.1 に CPOE と CDSS を評価した 4 つの研究を示す[21-24]。最初の研究は CPOE の推論処方率改善への効用性を検討したランダム化比較試験であり[21]、他の 3 つは Brigham andWoman’s Hospital における CPOE システムを評価した研究である[22-24]。表 6.2 に単独 CDSSを評価した 4 つの研究（うち 2 つは系統的レビュー）を示す。Hunt らは 68 研究の系統的レビューを行い、医療就事者の CDSS の臨床使用（外来を含む）を評価した。Walton らは入院患者のコンピューター投薬支援システムを検討した 15 の研究のレビューを行い、Evansらは CDSS を用いた抗生剤投与決定を検討したランダム化比較試験と横断研究の 2 研究である[25-28]。この 2 つめの横断研究は周時期のコントロールを持たないという方法論的な問題により Hunt のレビューから除外されている。
ADE（薬剤使用による障害）をレベル 1 のアウトカムとする。投薬エラーによる ADE（例：ペニシリンアレルギーの患者にアンピシリンを投与した後発疹が発生）が予防可能であるのに対し、投薬エラーに関連しない ADE（例：薬剤アレルギー歴のない患者にアンピシリンによる発疹が発生）は予防不可能と考えられる。
中断されなかった重大な投薬エラーには、中断されなかった重篤な ADE と予防可能なADE（例：患者に害を与える可能性のある投薬エラー、あるいは実際に害を与えた投薬エ
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投薬エラーとは、アウトカムにかかわらず、処方のオーダー、転記、調剤、投与、投薬モニタリングのいずれかの段階で起こるエラーをさす。他の投薬エラーとしては、より重篤な害を患者に及ぼす可能性があり、しばしば「深刻な投薬エラー」あるいは「潜在的 ADE」と指摘されるもの（例：過去にペニシリンアナフィラキシー歴のある患者にアモキシリンを処方する）がある。
潜在的 ADE は患者に到達する前に防止されたり、されなかったりする。防止された潜在的 ADE の例としては、患者のアセトアミノフェンが処方されたが、患者に投与される前に看護士に阻止された場合があげられる。阻止されなかった潜在的 ADE の例としては、アセトアミノフェンが過量投与されたが、患者に何も起こらなかった場合があげられる。
投薬エラーには、患者に重大な損害を引き起こす可能性のある深刻な投薬エラー（レベル 2アウトカム）と推奨される医療からはずれるが有害事象との因果関連がはっきりしないもの（レベル 3 アウトカム）が含まれる。
CDSS が付属した CPOE を評価した研究のうちわずか 2 研究が ADE を二次アウトカム（レベル 1）としていたが、一次アウトカムは深刻な投薬エラー（レベル 2）であった。[23]。
他の研究はレベル 2 およびレベル 3 アウトカムが混合した他のエラー（処方のしかた[24]や推論処方[21]を報告していた。レベル 2 やレベル 3 アウトカムを対象にした研究が圧倒的に多い理由は、これらのアウトカムが ADE に比べて頻度が高いことと、このような研究のコストが高いからであると考えられる。
CDSS を評価した研究も同様にレベル 1 から 3 までのアウトカムが入り混じったものを報告している。Hunt らは、患者アウトカム（レベル 1）や医師の行動（レベル 2 あるいは 3 ）の変化を検討している論文をレビューした。
Walton らは幅広いアウトカム（レベル 1 から 3）を評価しており、それには 有害反応と好ましくない効果の減少が含まれる。Evans らによる研究では、抗生物質の投与計画[27]（レベル 2）に対する病原体の感受性の割合を割り出している。同じ著者による別の研究では、抗感染薬によって引き起こされる ADE を主要なアウトカム（レベル１）として評価している[28]。

表 6.1. オーダーエントリーシステムと臨床決断支援システムの研究一覧*
研究

エビデンスの質

エンドポイント 結果

Overhage,1997[21]レベル 1

レベル 2 & 3

スタッフ、研修医の推論処方

Indiana 大学医学部附属 ランダム化比較 ( 推 論 処 方 の 省 オーダーのエラーが 25％改draft version 2003-May-9 (http://med-econ.umin.ac.jp)

病院の一般内科病棟に 試験（医師を想起 略エラー)

善 (p<0.0001)

おいて、CPOE が医師の 助言を受ける群
成人患者に対する推論 と受けない群に処方想起にどのような ランダム化）影響を及ぼすか調査
レベル 2 & 3

レベル 1

阻止されなかった重大な投Harvard 大 学 関 連 病 院(ADE 発生率)

薬 エ ラ ー が 55% 減 少である BWH の内科系

レベル 2

(p=0.01)

および外科系病棟およ( 重 大 な 投 薬 エ 阻止可能な ADE は 17%減少

び集中治療室の成人患ラー)(p=0.37)

レベル 1

投 薬 エ ラ ー は 81% 減 少Bates, 1998[22]者に対する CDSS が付属した CPOE
Bates, 1999 [23]レベル 3

BWH の 3 つの内科病( 後 ろ 向 き 時 系 (ADE)(p<0.0001)

棟に入院する全ての患 列研究)レベル 2者に対する CDSS が付(主なアウトカ 薬 エ ラ ー は 86% 減 少

属した CPOE

ム測定は投薬エ (p=0.0003)

阻止されなかった重大な投ラー)
レベル 3

Teich, 2000[24]

レ ベ ル 2 & 3 ５つの処方行為の改善(5 つBWH すべ ての成 人入 (後ろ向き前後比 ( ５ つ の 処 方 行 の 比 較 検 討 で そ れ ぞ れ院患者に 対 する CSSS 較研究)為の変化)

p<0.001)が付属した CPOE
*ADE：有害事象；BWH：Brigham and Women’s Hospital

表 6.2. 臨床決断支援システム（CDSS）に関する研究一覧*
研究内容

エビデンスの質

エンドポイント 結果

Hunt, 1998[25]

レベル 1A

レベル 1 & 2

14 研究中６研究において様々な入院および施設 (ランダム化比較 （ ADE や 投 薬 患者のアウトカムが改善
における CDSS の利用試験の系統的レ にまつわるプロ 65 研究中 43 研究は医師のヴュー)

セスのみならず 診療行為の改善を認めた患者のアウトカ
ムや医療行為にdraft version 2003-May-9 (http://med-econ.umin.ac.jp)

関連した様々な測定値）
レベル

Walton, 2001[26]1A-3A レベル 1

CDSS による絶対リスク減

1,229 例の様々な医療施 (ランダム化比較 （主なアウトカ 少は 6％（95％信頼区間：0設に入院中の患者に対 試験の系統的レ ムのひとつは有 〜12％）
する、CDSS を使用した ビュー、中断され 害薬剤反応であ医師への投薬量アドバ た時系列分析、前 った）
イス後比較対象研究)

Evans, 1994[27]

レベル 1

レベル 2

コンピューター支援による

ソ ル ト レ ー ク シ テ ィ (ランダム化比較 (5 つのエンドポ 抗生剤選択で、病原菌感受性
LDS 病院（520 床の市中 とクロスオーバ イントの中の 1 は 17%向上 (p<0.001)
教育病院かつ三次医療 ー試験)

つは、処方され施設）に入院中の 451

た抗生剤の病原例の患者に対するコン菌に対する感受ピューター抗生剤選択性)

相談システムレベル 2

Evans, 1998[28]

レベル 2

抗生剤による ADE は 70%減

LDS 病 院 の 12 床 の (前向き前後比較 ( 主 要 ア ウ ト カ 少(p=0.02)
ICU に 入 院 中 の 患 者 研究)

ムは抗生剤によ1,136 例に対するコンピる ADE)

ューター感染治療管理プログラム*ICU：集中治療室

実践の有効性のエビデンス
Bringham and Women’s Hospital の研究によると、CDSS が付属した CPOE により、重大な投薬エラーが 55％減少し、予防可能な ADE は 17％減少した（統計的有意差なし）[22]。2つ目の時系列研究では、投薬し忘れエラーと防止されなかった重大な投薬エラーを除いて、全ての投薬エラーが減少した[23]。
Overhage らは推論処方のコンピューター想起検査（例えばカリウム製剤投与と同時に血液電解質検査をオーダーする）を検討し、推論処方率が 100%以上改善することを示した[21]。
Teich らは BWH で使用されているコンピューター臨床決断支援ツールを検討し、薬剤種

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類、投与量、回数など処方の正確性が改善したと報告した[24]。
CDSS が付属した CPOE により投薬エラーが有意に減少するものの、ADE にそれほど減少が見られない研究が 2 つある[22,23]。これらの研究は内部開発されたシステムを評価しており、商業的に利用されるシステムの効果は推測の域を出ない。
CDSS のパフォーマンスへの影響を検討した Hunt の系統的レビューによると、14 の研究
中 6 研究で患者のアウトカムが改善し、65 研究中 43 研究で医師のパフォーマンスが改善した[25]。この研究は、CDSS が、薬剤投与、予防的ケア、他の医療ケアなどの臨床パフォーマンスを向上させる可能性があると結論したが、CDSS の患者アウトカムに対する影響はまだ明らかでない[53 章参照]。Walton の系統的レビューはコンピューターによる薬剤投与量アドバイスを評価し、薬剤副作用が 6％減少すると報告した[26]。この研究の著者は、薬剤投与量に対する CDSS の効果は限定的としているが、研究があまりなく、そのほとんどが質の低い研究である。さらに専門医に対して効果をあげている CDSS が、一般内科医に対しても効果をもたらすかどうか、さらなる研究が必要である。Evans らは 1994 年にコンピューターによる抗生剤選択相談を評価し、感受性のある抗生剤の投与が 17％増加したと報告した[27]。Evans らが行ったコンピューターによる感染症治療管理プログラムの研究によると、CDSS 使用により ADE が 70%減少した。CPOE と同じく、CDSS も投薬エラーを減少させるが、CPOE と違って CDSS は ADE も減少させる[28]。

潜在的な害臨床決断支援データが間違っていると（例えば不正確な初期設定投与量）、医師が不適切な処方を選択する可能性がある[23]。このような構造的欠陥は容易に同定・修正できるが、CPOE スクリーン画面全てを仔細に点検することが重要である [23]。
また、医師が、別の患者カルテに間違ってオーダーすることがありうる。また警告トリ
ガーレベル設定のバランスをとる（医師が「間違ったアラーム」に悩まされることなく重大な警告に気付くようにする）ことが重要である。他の潜在的リスクとしては、ハードウェアーの故障、ソフトウエアーの不安定性などがある。

コストと実施レビューの対象となった研究は、既製のシステムではなく自主開発システムを評価している。市販のシステムを購入すると、システムを自主開発するより多くの費用がかかる。
BWH の場合、CPOE の開発導入コストは 190 万ドル（92 年）、維持費は年 50 万ドルであった。これに比し、大規模な市販のシステムを購入・導入する費用は数千万ドルだろうと考えられる。臨床決断支援システムを既存のオーダーエントリーシステムに導入するためのdraft version 2003-May-9 (http://med-econ.umin.ac.jp)

費用はわずかである[21,24,30]。
CPOE の経済的な利点に関するデータはほとんどない。BWH のシステムの純費用節減は年 500〜1,000 万ドル（BWH が予防可能な ADE にかける費用は年 280 万ドル）と推定されている[31,32]。また Evans らの報告によると、コンピューター支援抗生剤投与プログラムを使うと ADE 減少により、年 10 万ドルコストが削減できるという[33]。
重要な事項は、①ヘルスケアシステムへ CDSS と CPOE を導入する際には、財政上及び組織上の支援を獲得する必要がある、②検査や薬局などのシステムをどのように密接に統合するか、③CPOE という大規模なシステムを組織文化や組織動態へどう影響させつか、がある。

コメント
既存の研究は CPOE の様々な投薬エラー（潜在的な害を及ぼす可能性のある重大なエラーを含む）に対する減少効果を認めているが、CPOE の ADE に及ぼす影響を検討した研究はほとんどなく、実際に患者の被害減少を示した研究はない。CDSS についても同様である。
今後様々なタイプのシステム、あるいは自主開発システムと商業ベースシステムとの比較研究が必要である。CPOE のアウトカムを研究した医療機関は組織をあげて CPOE 開発に携わっており、既存品システムを購入する医療機関において同様の便益が得られるかは未知数である。このように複雑なシステムの有用性を研究するには、しっかりした方法論とADE が検出できる十分大きなサンプルサイズが必要である。また各施設がオーダーエントリーシステムを円滑に導入するために、最適な方法の模索も必要である。

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