Ανάπτυξη βάσης γνώσης για πρόληψη ανεπιθύμητων δράσεων και αλληλεπιδράσεων φαρμάκων στην παιδιατρική
Creators: name: Φαρίνη, Μαρία Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2012
Subjects: Ανεπιθύμητες ενέργειες φαρμάκων
Παιδιατρική
Ιατρικές βάσεις γνώσης
Adverse drug events
Pediatrics
Medical knowledge base

description: Εισαγωγή-Σκοπός: Οι ανεπιθύμητες ενέργειες φαρμάκων αποτελούν τις πιο συχνές ανεπιθύμητες δράσεις που εμφανίζονται κατά τη θεραπευτική διαδικασία. Τα φαρμακευτικά λάθη αποτελούν μείζον πρόβλημα της δημόσιας υγείας και για το λόγο αυτό αναπτύσσονται προγράμματα για τον εντοπισμό και την πρόληψη των ανεπιθύμητων ενεργειών των φαρμάκων. Το πρόβλημα είναι ιδιαίτερα έντονο σε Μονάδες Εντατικής Νοσηλείας Νεογνών λόγω των ιδιαιτεροτήτων των ασθενών και των συνθηκών εργασίας. Στόχος της εργασίας αυτής αποτελεί η μελέτη ανεπιθύμητων δράσεων και αλληλεπιδράσεων φαρμάκων που μπορούν να προληφθούν (preventable adverse drug events - ADE) που παρουσιάζονται κατά την κλινική πράξη στην Παιδιατρική, και η καταγραφή αυτών σε Βάση Γνώσης που θα μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πρόληψή τους. Μέθοδοι: Βιβλιογραφική μελέτη για την καταγραφή ADE. Καταγραφή των ανεπιθύμητων ενεργειών σε μορφή κανόνων και κωδικοποίηση. Εισαγωγή των κανόνων στη Βάση Γνώσης χρησιμοποιώντας κατάλληλα εργαλεία για την πρόληψη των ADE που καταγράφηκαν. Κλινική δοκιμή της Βάσης Γνώσης με κατάλληλα test cases με σκοπό την αξιολόγησή της και την ανάδειξη της προστιθέμενης αξίας που μπορεί να προσφέρει στην κλινική πράξη. Ερωτηματολόγια στα πλαίσια του ερευνητικού προγράμματος PSIP για την εκτίμηση της αποδοχής συστημάτων αυτόματων επισημάνσεων. Αποτελέσματα: Έχουν υλοποιηθεί στη βάση συνολικά 164 κανόνες. Ως προς το επίπεδο της σοβαρότητά τους οι κανόνες ανήκουν στην κατηγορία E (4,9%), F (61%), G (11,6%), Η (20,7%), I (1,8%). Από τον έλεγχο συγκεκριμένων περιστατικών (test cases) προέκυψαν επισημάνσεις για κανόνες σχετικούς με δοσολογία σε ποσοστό 53,5%, για αλληλεπιδράσεις φαρμάκων το 18,6% και για ανεπιθύμητες ενέργειες 27,9%. Ως προς τη σπουδαιότητα της επισήμανσης οι κανόνες με βαθμό σοβαρότητας E αντιστοιχούσαν στο 9% των επισημάνσεων, στο βαθμό F το 77%, στο βαθμό G το 9 % και στο βαθμό H το 5%. Από τη μελέτη των απαντήσεων στα ερωτηματολόγια προκύπτει ότι το 88% του ιατρικού προσωπικού πιστεύει ότι η εισαγωγή ενός τέτοιου συστήματος θα αποτελούσε χρήσιμο εργαλείο και το 96% ότι θα μπορούσαν να προληφθούν λάθη κατά τη συνταγογράφηση, ενώ το 68% πιστεύει ότι θα προκύπτει υπερβολικός αριθμός επισημάνσεων. Συμπεράσματα: Αναπτύχθηκε ένα σύστημα βάσης γνώσης επικεντρωμένο στις ανάγκες της συγκεκριμένης κλινικής, λαμβάνοντας υπόψη τις ιδιαιτερότητες των ασθενών και της χορήγησης φαρμάκων. Από τον έλεγχο του συστήματος προκύπτει πλήθος επισημάνσεων που χρήζουν περαιτέρω κλινικής αξιολόγησης. Η ενσωμάτωση ενός τέτοιου συστήματος σε αντίστοιχη κλινική φαίνεται ότι θα γινόταν αποδεκτή από το σύνολο σχεδόν του ιατρικού προσωπικού, ενώ σε ποσοστό 68% εκφράζεται φόβος ότι θα προκύπτει υπερβολικός αριθμός επισημάνσεων.
description: Introduction-Objective: Adverse Drug Events (ADE) are the most commonly observed adverse events among hospitalized patients. Medication errors are a public health issue and therefore many projects have been developed aiming at automatically identifying and preventing Adverse Drug Events. The problem is even more complex in Neonatal Intensive Care Units (NICU) considering the vulnerability of the patients and the difficulties of the work environment. The objective of this study is to identify and characterize the ADEs that occur in the NICU environment, and implement them in a knowledge base that will be used for the prevention of ADEs. Methods: Literature review for the identification of ADEs observed through the use of the most commonly-used drugs in the specific NICU. Exporting data in the form of rules and encoding drugs, diagnoses and laboratory tests. Implementation of the rules in a knowledge base and use of test cases to validate the decision support system. Questionnaire given to medical staff to examine the acceptance of such a system. Results: A total of 164 rules have been identified, implemented and validated. The rules have been classified, according to the severity of their effect, in 5 categories (E, F, G, H, I). 4,9% of the rules belong in category Ε, 61% in F, 11,6% in G, 20,7% in H, and 1,8% in I. According to the results of the test cases, 53,5% of the alerts generated refer to dosage related rules, 18, 6% of the alerts refer to drug to drug interaction rules and 27,9% of the alerts refer to adverse drug events rules. . Using the 5-category classification system, it was observed that 9% of the alerts generated belong to category E, 77% to category F, 9% to category G and 5% to category H. A study of the responses to the questionnaire that was made available to the medical staff show that : 88% believe that the introduction of a system for automatic detection and alerting of ADEs could be a useful tool in medical practice and 96% think that it would contribute in the prevention of medication errors during the prescription phase. 68% of the doctors expect that the system will produce too many alerts. Conclusion: We have developed a knowledge base system for the detection and prevention of ADEs, designed for the needs of a specific NICU. The use of test cases has generated a significant number of alerts that should be further elaborated, specifically the rules should be validated by experts. The implementation of such a system in a NICU or Pediatric Department seems to be acceptable by the majority of the medical staff, although 68% of them believe that a great number of alerts would be generated.