Влияние медицинских информационных технологий на безопасность пациентов

The Impact of Medical Information Technology on Patient Safety

 

Авторы:

Саянский Николай Андреевич

ГВМУ МО РФ "Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова", Санкт-Петербург, Россия.

e-mail: sarody@ya.ru

Sayanskii Nikolay Andreevich

Kirov Military Medical Academy, St. Petersburg, Russia

e-mail: sarody@ya.ru 

Томусяк Михаил Владимирович

ГВМУ МО РФ "Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова", Санкт-Петербург, Россия.

e-mail: adatamirex@gmail.com

Tomusyak Mihail Vladimirovich

Kirov Military Medical Academy, St. Petersburg, Russia

e-mail: adatamirex@gmail.com

Горюнов Максим Андреевич

ГВМУ МО РФ "Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова", Санкт-Петербург, Россия.

e-mail: maksochne_sochne@mail.ru

Gorunov Maksim Andreevich

Kirov Military Medical Academy, St. Petersburg, Russia

e-mail: maksochne_sochne@mail.ru

 

Аннотация: Эта статья предназначена для обзора имеющихся в настоящее время научных данных о влиянии различных информационных технологии здравоохранения на улучшение показателей безопасности пациентов. В результате исследования, мы пришли к выводу, что информационные технологии здравоохранения повышают безопасность пациентов, сокращают количество врачебных ошибок, уменьшают количество нежелательных реакций при приеме лекарственных препаратов и повышают уровень соблюдения практических рекомендаций. Не возникает никаких сомнений в том, что информационные технологии здравоохранения являются важным инструментом повышения качества и безопасности здравоохранения. Медицинские организации должны быть избирательны в выборе технологий для инвестиций, поскольку литература показывает, что некоторые технологии имеют ограниченные данные в отношении улучшения показателей безопасности пациентов.

Abstract: This article is intended to review the currently available scientific evidence on the impact of various health information technologies on improving patient safety performance. As a result of the study, we came to the conclusion that health information technologies increase patient safety, reduce the number of medical errors, reduce the number of adverse reactions when taking medications and increase the level of compliance with practical recommendations. There is no doubt that health information technology is an important tool for improving the quality and safety of health care. Healthcare organizations need to be selective in their  choice of technologies for investment, as the literature shows that some technologies have limited data regarding improving patient safety scores.

Ключевые слова: медицина, информационные технологии.

Keywords: medicine, information technologies.

Тематическая рубрика: Медицина и психология.

 

С тех пор, как был опубликован первоначальный отчет Института медицины (IOM), произошло ускоренное развитие и внедрение информационных технологий здравоохранения, в различной степени доказывающее влияние медицинских информационных технологий на безопасность пациентов. 

Безопасность пациентов является составной частью здравоохранения и определяется как предотвращение, предупреждение и снижение неблагоприятных исходов или травм, связанных с процессами оказания медицинской помощи. В отчете Института медицины (IOM) 1999 г. «Человеку свойственно ошибаться» содержится призыв к разработке и тестированию новых технологий для сокращения количества медицинских ошибок, а в последующем отчете 2001 г. «Преодоление хиазмы качества» содержится призыв к использованию информационных технологий в качестве ключевого шага в преобразовании и изменении сферы здравоохранения для обеспечения более качественного и безопасного лечения.

Информационные технологии здравоохранения были определены как «программы обработки данных, включающие в себя компьютерное программное обеспечение, которое имеет дело с хранением, поиском, обменом и использованием медицинской информации, данных и знаний для коммуникации и принятия решений».

Информационные технологии здравоохранения включают в себя различные технологии: от простого построения диаграмм до более продвинутой поддержки принятия решений и интеграции с медицинскими технологиями. Информационные технологии здравоохранения открывают многочисленные возможности для улучшения и преобразования здравоохранения, в том числе: сокращение человеческих ошибок, улучшение клинических результатов, облегчение координации помощи, повышение эффективности практики и отслеживание данных в течение времени. С тех пор, как был опубликован первоначальный отчет Института медицины (IOM), произошло ускоренное развитие и внедрение информационных технологий здравоохранения, в различной степени доказывающее влияние информационных технологий здравоохранения на безопасность пациентов.

Этот обзор предназначен для обобщения имеющихся в настоящее время научных данных о влиянии различных информационных технологий здравоохранения на улучшение показателей безопасности пациентов. Обзор может быть полезен практикующим врачам, работникам сферы здравоохранения при принятии основанных на фактических данных решений о закупке и внедрении информационных технологий для повышения безопасности пациентов. В нем рассматривались исследования, которые проводились в медицинских учреждениях как в стационарном режиме, так и в амбулаторных условиях, с любым из следующих вмешательств: автоматизированная система назначения лечения (АСНЛ), поддержка принятия клинических решений (ППКР), штрих-кодовое управление лекарствами (ШКУЛ). Нашими основными результатами, представляющими интерес стали безопасность пациентов, медицинские ошибки, ошибки в лечении, побочные эффекты лекарств. Приоритет отдавался систематическим обзорам, метаанализу и рандомизированным клиническим исследованиям.

Автоматизированная система назначения лечения (АСНЛ).

Автоматизированная система назначения лечения предполагает использование электронной или компьютерной поддержки для ввода врачебных назначений, включая заказы на лекарства, с использованием платформы компьютера или мобильного устройства. Автоматизированные системы назначения лечения изначально разрабатывались для повышения безопасности назначений лекарственных препаратов. Автоматизированные системы назначения лечения обычно интегрируются с системой поддержки принятия клинических решений (ППКР), которая действует как инструмент предотвращения ошибок, указывает назначающего врача, дозы лекарств, способ и частоту введения. Кроме того, некоторые системы ППКР могут иметь функцию подсказки врачу, назначающему лекарство о любых аллергиях пациента, взаимодействии лекарственных препаратов в лаборатории или, например, в высокотехнологических системах может подсказывать врачу, назначающему процедуры, что процедуры должны быть назначены на основе рекомендаций клинического руководства (например, венозная терапия, профилактика тромбоэмболии).

Метаанализ, оценивающий эффективность ППКР для уменьшения количества ошибок при назначении лекарств и нежелательных последствий, связанных с приемом лекарств в больницах, показал, что внедрение ППКР с поддержкой принятия клинических решений привело к значительному снижению ошибок при назначении лекарств и нежелательных последствий. Точно так же исследования, проведенные в амбулаторных службах по месту жительства, показали сопоставимые результаты в снижении количества ошибок при назначении лекарств.

Использование автономного АСНЛ без ППКР не уменьшает количество ошибок при лечении. Исследования, в которых оценивалось использование базовой системы ППКР без системы поддержки принятия клинических решений, показали, что это не повысило общую безопасность пациентов или уменьшило количество ошибок при приеме лекарств. Опубликованные исследования показывают, что системы ППКР являются одной из наиболее эффективных информационных баз данных, позволяющих снизить количество ошибок при лечении, но это преимущество постоянно только при использовании в сочетании с системой ППКР.

Поддержка принятия клинических решений (ППКР).

Поддержка принятия клинических решений предоставляет медицинскому работнику информацию в целом и информацию о конкретном пациенте. Эта информация предназначена для принятия более точного решения медицинским работником, рационально фильтруется и предоставляется медицинскому работнику в соответствующее время. Поддержка принятия клинических решений включает ряд инструментов для улучшения процесса принятия решений и клинического рабочего процесса. Эти инструменты включают уведомления, оповещения и напоминания для медицинских работников и пациентов, клинические руководства, клинические сводки для конкретных пациентов, шаблоны документации, помощь в исследованиях и диагностике. Cochrane Database Syst Rev сообщает, что использование напоминаний на экране для врачей привело к незначительным или умеренным улучшениям в соблюдении режима лечения, заказе лекарств, вакцинации, заказе лабораторных исследований и клинических результатах.

Врачи склонны часто игнорировать предупреждения систем поддержки принятия клинических решений. Исследование оценило 18 115 предупреждений о наркотиках в районе Бостона и обнаружило, что 33% предупреждений были проигнорированы лечащим врачом. В нескольких клинических испытаниях изучалось влияние различных модификаций системы ППКР на улучшение соблюдения врачами предупреждений, и было обнаружено, что «уровень» и «автоматизация предупреждений» привели к улучшению соблюдения врачами предупреждений ППКР. Мета-анализ изучал причины того, почему одни системы ППКР успешны и улучшают результаты лечения пациентов, а другие — нет, и пришел к выводу, что системы ППКР, которые давали простые советы, имели меньше шансов на успех, в то время как шансы на успех были выше для систем ППКР, которые требовали поставщику медицинских услуг, чтобы обосновать причину отказа от рекомендаций ППКР. Шансы на успех также были выше для систем ППКР, которые давали советы одновременно пациентам и практикующим врачам. Кроме того, системы ППКР, которые были оценены их разработчиком, а не сторонними разработчиками, имели больше шансов быть успешными. Опубликованные исследования демонстрируют последовательные высококачественные доказательства того, что системы ППКР улучшают качество медицинской помощи и безопасность пациентов, но результаты могут различаться для разных систем, схем и методов реализации.

Штрих-кодовое управление лекарствами (ШКУЛ).

Системы приема лекарств со штрих-кодом — это электронные системы, которые объединяют электронные записи о приеме лекарств с технологией штрих-кода. Эти системы предназначены для предотвращения ошибок при приеме лекарств, гарантируя, что нужный пациент получит нужное лекарство в нужное время. Кроме того, существуют различные уровни сложности существующих систем штрих-кода управления лекарствами. Например, некоторые программы выдают предупреждения, когда можно перепутать похожие или похожие по звучанию лекарства. Другие предоставляют клинические рекомендации по конкретным лекарствам при сканировании, а другие могут помочь с документацией (а именно, с записью приема лекарств в электронной медицинской карте и другими соответствующими клиническими данными). В процессе сбора материалов, не было найдено каких-либо рандомизированных контролируемых клинических испытаний по использованию введения лекарств со штрих-кодом или введения лекарств с замкнутым циклом.

Самый высокий уровень клинических данных об этой технологии основан на наблюдениях или квазиэкспериментальных исследованиях. Систематический обзор квазиэкспериментальных исследований показал, что применение штрих-кодов для приема лекарств при объединении с электронными записями приема лекарств может снизить количество ошибок при назначении лекарств на 50-80%. Однако в систематическом обзоре не уточнялось, оценивались ли включенные исследования по качеству их методологии. В обзоре также отмечается ограниченность данных об использовании технологии штрих-кода в педиатрических и амбулаторных условиях, поскольку большинство исследований проводилось в стационарных условиях для взрослых.

В другом систематическом обзоре был проведен метаанализ исследований с участием ШКУЛ, который показал, что внедрение ШКУЛ привело к общему снижению ошибок при лечении на 57% (OR=0,425, 95% CI: 0,28-0,65, p<0,001). Однако этот результат следует интерпретировать с осторожностью, поскольку исследования, включенные в метаанализ, имели высокую степень гетерогенности. Хотя ШКУЛ автоматизирует и улучшает документирование приема лекарств, имеются умеренные или слабые клинические доказательства его эффективности в снижении количества ошибок при приеме лекарств. Для более полного заключения, необходимы дальнейшие надежные исследования. Медицинским организациям также необходимо учитывать влияние внедрения ШКУЛ на рабочие процессы.

Заключение.

Имеются убедительные доказательства того, что внедрение электронной медицинской карты снижает количество медицинских ошибок и повышает безопасность пациентов. Автоматизированная система назначения лечений и клиническая поддержка принятия медицинских решений являются одной из самых полезных информационных технологий здравоохранения для повышения безопасности пациентов. Кроме того, системы АСНЛ и ППКР повышают безопасность пациентов в условиях интенсивной терапии. 

Опубликованные исследования по информационным технологиям здравоохранения демонстрируют различия в результатах между разными организациями при использовании одной и той же технологии. В литературе это объясняется внедрением медицинских информационных технологий в комплексную адаптивную систему здравоохранения.

 

Список литературы:

1. Kohn LT, Corrigan JM, Donaldson MS. To Err Is Human [Internet] [cited 2000].

2. Nuckols TK, Smith-Spangler C, Morton SC, Asch SM, Patel VM, Anderson LJ, et al. The effectiveness of computerized order entry at reducing preventable adverse drug events and medication errors in hospital settings: a systematic review and meta-analysis. Syst Rev. 2014;3:56.

3. Dainty KN, Adhikari NKJ, Kiss A, Quan S, Zwarenstein M. Electronic prescribing in an ambulatory care setting: a cluster randomized trial. J Eval Clin Pract. 2012;18:761–767.

4. Clinical Decision Support (CDS) Office of the National Coordinator for Health Information Technology.

5. Shojania KG, Jennings A, Mayhew A, Ramsay CR, Eccles MP, Grimshaw J. The effects of on-screen, point of care computer reminders on processes and outcomes of care. Cochrane Database Syst Rev. 2009;3:CD001096.

6. Shah NR, Seger AC, Seger DL, Fiskio JM, Kuperman GJ, Blumenfeld B, et al. Improving acceptance of computerized prescribing alerts in ambulatory care. J Am Med Inform Assoc. 2006;13:5–11.

7. Шах Н.Р., Сегер А.С., Сегер Д.Л. и другие. Улучшение восприятия компьютеризированных предупреждений о назначении лекарств в амбулаторной помощи. J Am Med Inform Assoc. 2006;13:5–11.

8. Paterno MD, Maviglia SM, Gorman PN, Seger DL, Yoshida E, Seger AC, et al. Tiering drug-drug interaction alerts by severity increases compliance rates. J Am Med Inform Assoc. 2009;16:40–46. 

9. Van Wyk JT, van Wijk MAM, Sturkenboom MCJM, Mosseveld M, Moorman PW, van der Lei J. Electronic alerts versus on-demand decision support to improve dyslipidemia treatment: a cluster randomized controlled trial. Circulation. 2008;117:371–378.

10. Roshanov PS, Fernandes N, Wilczynski JM, Hemens BJ, You JJ, Handler SM, et al. Features of effective computerised clinical decision support systems: meta-regression of 162 randomised trials. BMJ. 2013;346:f657.

11. Khammarnia M, Kassani A, Eslahi M. The Efficacy of Patients Wristband Bar-code on Prevention of Medical Errors: A Meta-analysis Study. Appl Clin Inform. 2015;6:716–727. 

12. Leung AA, Denham CR, Gandhi TK, Bane A, Churchill WW, Bates DW, et al. A safe practice standard for barcode technology. J Patient Saf. 2015;11:89–99.