Die Bekämpfung der Alarm-Müdigkeit, die mit Besser Alert-Motoren

Adverse drug events (ADE) – Konto für mehr als 100.000 Todesfälle in den USA jedes Jahr. Weitere, schätzungsweise 250.000 vermeidbaren ADEs, die sich in verschiedene Grade von Schäden an Patienten, die jährlich auftreten. ADEs sind assoziiert mit erhöhter Mortalität, Morbidität und längere Krankenhausaufenthalte. Das kostet den US-Steuerzahler etwa $3-4 Milliarden Euro pro Jahr.

Wenn Sie über diese denken, es ist äquivalent zu einem 747-Passagierflugzeug stürzt mit 325 Passagieren an Bord jeden Tag! Wenn das einmal passiert, wird es in den Nachrichten seit Monaten. Und doch wir hören nicht über ADEs jeden Tag.

 

Das timing von ADEs

Nach Angaben der Agentur für Healthcare Forschung und Qualität (AHRQ), 49% von ADEs auftreten, die zum Zeitpunkt der Bestellung der Medikamente, 11% bei der Transkription eines Arztes, um von einem anderen Anbieter, 14% während der Dispens-Prozess, und 26% während der Verwaltung der bestellten Medikamente.

Alert management: ordering, transcribing, dispensing, administrationElectronic Medical Record (EMR) – alerts sind entworfen, um Feuer während all dieser Phasen. Der größte bang for the buck ist zu identifizieren und zu verhindern, dass ADEs zum Zeitpunkt der Bestellung durch den Anbieter. Bei der Bestellung einer Kombination von Medikamenten und Flüssigkeiten, kann der Anbieter nicht gut auskennen, mit allen Nuancen der Stabilität und Kompatibilität, in diesem Fall eine automatisch generierte Apotheke konsultieren helfen könnte, die Apotheke zu kombinieren und die Dosis der Drogen—Entlastung der Arzt aus dem Umgang mit einem Bündel von lästigen Warnungen.

Manchmal, Krankenschwestern nehmen Aufträge von ärzten über das Telefon per Handschrift auf einem Stück Papier, und dann betreten Sie online. Dies kann dazu führen, übertragungsfehlern. Ärzte werden ermutigt, zu schreiben, Ihre eigenen Bestellungen online zu vermeiden, diese Art von Fehler. Fehler können auch auftreten, wenn die falschen Medikamente verabreicht werden, die dem falschen Patienten. Aber mit dem Aufkommen der positiven Identifikation von Patienten mit Barcode-Armbändern, dieser Fehler minimiert wurde.

 

Haben die EMR-Systeme geholfen hat?

EMR-Systeme wurden geglaubt, um zu reduzieren ADEs deutlich, als Sie beseitigt handschriftliche Notizen und Aufträge. Während das ist wahr, leider, EMRs auch erzeugen eine Tonne von Warnungen und vorsorge-Nachrichten für die ärzte, während Sie mit dem system interagieren. Im Durchschnitt ist eine Warnung wird ausgelöst, bei jeder Bestellung eingegeben werden. Etwa 10 Bestellungen geschrieben werden, die für einen Patienten pro Tag. So ein 1.000-Betten-Krankenhaus erzeugt rund 10.000 Warnungen pro Tag!

Wegen dieser übermäßigen Anzahl von Warnungen, die Anbieter haben sich überfordert und reagieren nicht mehr auf Warnungen, was zu einer Bedingung genannt alert Müdigkeit. Dies kann zu großen Fragen der Patientensicherheit.

Wir hören eine Menge von Beschwerden von Anbietern, die die Mehrheit der Warnungen, die Sie erhalten sind irrelevant und tragen somit zur Warnung Müdigkeit. Aufgrund der Alarm-Müdigkeit und die Allgemeine Annahme durch den Anbieter, dass die meisten Warnungen sind wahrscheinlich irrelevant sein, etwa 90% der Alarme sind außer Kraft gesetzt. Das bedeutet, dass Anbieter verwirft, einige Warnungen, die relevant sind, und könnte eine sinnvolle Auswirkungen auf die Patientensicherheit.

 

Die Effektivität der Alarm-Motoren

Schauen wir uns eine einfache Möglichkeit zur Beurteilung der Domäne von Warnungen.

Alert Management

In der Abbildung oben, der Kreis zeigt die Anzahl der Warnungen ausgelöst. Fünf geschlossene Punkte repräsentieren die relevanten Warnungen, und drei Punkte stehen für die irrelevante Warnungen. Die offenen Punkte außerhalb des Kreises zeigen die irrelevante Warnungen, die entsprechend vernachlässigt, indem Sie die alert-engine. Die geschlossenen Punkte außerhalb des Kreises sind die relevanten Warnungen, die übersehen werden durch die alert-engine.

Warnung Module ausgewertet werden können, indem Sie die vier Maßnahmen, wie Sie oben dargestellt sind:

  • Precision oder positive prädiktive Wert ist der Anteil aller relevanten Warnungen, die ausgelöst unter allen Warnungen ausgelöst.
  • Negativer prädiktiver Wert (NPV) ist der Anteil aller irrelevanter Warnungen, die nicht Feuer unter allen Warnungen, die nicht Feuer.
  • Rückruf oder Empfindlichkeit ist der Anteil aller relevanten Warnmeldungen ausgelöst unter allen relevanten Warnmeldungen im Universum.
  • Spezifität ist der Anteil der alle irrelevanten Warnungen, die nicht Feuer unter alle irrelevanten Warnungen im Universum.

Lassen Sie uns verschieben eines irrelevanten Alarm aus Alarme ausgelöst.

Alert Management: Domain of Alerts 2

Dies verbessert die Präzision, NPV, und die Spezifität. Aber keine Veränderung in der Empfindlichkeit.

Jetzt lassen Sie uns verschieben relevante Meldung aus dem Universum, das ist verpasst durch die alert-engine in den Kreis aufgenommen zu werden, indem Sie die alert-engine.

Alert Management: Domain of Alerts 3

Dies verbessert die Empfindlichkeit für die erste Zeit sowie t Präzision und NPV. Aber keine Veränderung der Spezifität. Dies zeigt an, dass Alarm-management und-Optimierung Bemühungen sollten gezielt nicht nur die Beseitigung irrelevanter Warnungen, aber auch aufdecken und relevante Warnungen verpasste durch die alert-engine. Eine aktuelle USA Today Artikel über die EMR-Systeme hingewiesen, dass Sie nicht zu warnen ärzte von rund 13% fataler Fehler.

 

Alert-engine-Verbesserungen am Horizont

Studien zeigen, dass 45% der ADEs auftreten, als Folge der Droge, die Auswahl und Dosierung der Fehler in Bezug auf Patienten‘ abnormen Labor-Ergebnissen. Aus, ein Drittel sind wegen übermäßiger Dosierung für Patienten mit eingeschränkter Nieren-und Leber-Funktionen. Die Anbieter verlassen sich auf Ihre klinischen Kenntnisse ständig zu überwachen, Laborergebnisse und änderungen vornehmen, um einem Patienten Medikamente auf Basis dieser Ergebnisse. Leider ist es schwierig für ärzte zu erinnern, alle Vorsichtsmaßnahmen, die getroffen werden, für die Drogen, die betroffen sind durch abnorme Laborergebnisse. Dies könnte dazu führen, Unzureichende Behandlung, oder in einigen Fällen Schaden für den Patienten.

Die Klinischen Arzneimittel-Informationssystem Geschäftsbereich von Wolters Kluwer ist auf einem Labor-driven clinical decision support-system, das Scannen der Patienten abnorme Laborergebnisse und andere Elemente von Patienten-Profilen und vergleichen Sie Sie gegen die Droge-Profil zu bieten, Warnungen und Empfehlungen für entsprechende medikamentöse Möglichkeiten und Dosierungen. Dies wird enorm helfen bei der Verbesserung der Anzahl der relevanten Alarme, die wahrscheinlich zu verpassen, indem Sie die alert-engine.

Eine weitere Strategie zur Verbesserung der Relevanz von Alarmen ist Kontext-Erweiterung. Ärzte überschreiben Warnungen basieren auf einer Reihe von Faktoren, einschließlich alerts aus:

  • weniger kritisch
  • bezogen auf Darreichungsformen/Zeitplan/Häufigkeit
  • nicht verwertbare
  • nicht relevant für den aktuellen Patienten
  • Verwandte Nachbestellungen
  • nicht zu sofortigen Schaden

Ein system, das in Kenntnis dieser Faktoren wird in der Lage sein zu differenzieren, die Warnungen.

Verbesserte Kontext-Alarmierung wird auch berücksichtigt mögliche Wechselwirkungen von Dosierungen der Droge Paare, Alter des Patienten und Nieren-Funktion, um entweder Feuer oder unterdrücken der Warnungen. Zum Beispiel:

  • Amlodipin und simvastatin interagieren mit einander. Aber wenn die simvastatin-Dosis ist in weniger als 20 mg/Tag, die Wechselwirkungen sind harmlos.
  • Schweregrad von FluMist® und ASA-Interaktionen sind Alter abhängig.
  • Schweregrad von enalapril und Spironolacton Interaktionen sind abhängig von der Nierenfunktion und diabetes mellitus.

Um zu empfangen, relevante Warnungen, diese Besonderheiten müssen berücksichtigt werden die Alarm-Logik-engine.

 

Die Wiedererlangung von Vertrauen

Wenn ich mich an den Arzt Kollegen, Sie sind Ausdruck eines fehlenden Vertrauens in das system, da die Mehrheit der Warnungen, die Feuer sind irrelevant, wenn man eine bestimmte Patienten persönliches Profil. Der einzige Weg, um wieder dieses Vertrauen ist es, das system intelligenter machen durch das einbeziehen von Elementen eines Patienten-Profil, einschließlich Demographie, Labor-Ergebnisse und andere Diagnosen. Das wird ermöglichen, weitere geeignete Alarmierung mit einem höheren Grad an Präzision, Recall, Spezifität und NPV.

Wolters Kluwer ist die Erkundung anderer advanced clinical decision support-Erweiterungen, wie predictive analytics und personalisierte Medizin-tools, die Einbeziehung der Pharmakogenomik, um die nächste generation von Alarm-management.

Wolters Kluwer Alert Management System

Die obige Abbildung fasst die Richtung Wolters Kluwer geleitet wird die Optimierung der alert-management. Jeder patient ist einzigartig Faktoren identifiziert werden, die auf der Grundlage der verfügbaren Patienten-Profil, Krankheit, status, Medikation, Besonderheiten, Labor-Daten und bekannte Genetik, und dann kombiniert mit filtern, Einstellungen und erweiterte Regeln der Logik. Warnungen werden dann individuell auf die Patienten, also Sie machen klinischen Sinne an den Anbieter und hilft verdienen, wieder seinem oder Ihrem Vertrauen. Das neue Vertrauen in die EMR-generierte alerts, die Ergebnisse in eine änderung des Verhaltens der Anbieter reagiert auf die Alarmmeldungen günstig und mit dem wertvollen Informationen und Vorsichtsmaßnahmen, um eine optimale Versorgung zu verbessern, die Sicherheit der Patienten.

Stephan Hoffmann

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