将药物分析优化得分纳入决策支持系统:天作之合!

L. Robert , C. Rousselière , N. Vidoni , E. Gerard , E. Chazard , P. Odou , B. Décaudin
{"title":"将药物分析优化得分纳入决策支持系统:天作之合!","authors":"L. Robert ,&nbsp;C. Rousselière ,&nbsp;N. Vidoni ,&nbsp;E. Gerard ,&nbsp;E. Chazard ,&nbsp;P. Odou ,&nbsp;B. Décaudin","doi":"10.1016/j.phacli.2024.04.006","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"<div><h3>Contexte</h3><p>Les systèmes d’aide à la décision en pharmacie (SADP) se développent de plus en plus et leur intérêt dans l’aide à la détection de problèmes liés à la thérapeutique est incontestable. Plusieurs outils existent pour optimiser l’analyse pharmaceutique des prescriptions ainsi que le nombre d’interventions pharmaceutiques (IP). Avec l’augmentation du nombre de données issues des séjours hospitaliers, ils pourraient bénéficier d’une approche fondée sur l’aide à la décision, mais en réalité peu sont intégrés dans les SADP.</p></div><div><h3>Objectifs</h3><p>L’objectif de ce travail est d’évaluer l’intégration d’un score dans un SADP afin de déterminer un seuil qui permettrait de distinguer les séjours hospitaliers bénéficiant d’une analyse pharmaceutique pouvant être à l’origine d’IP des séjours hospitaliers moins à risque de conduire à une ou plusieurs IP.</p></div><div><h3>Méthode</h3><p>Il s’agit d’une étude rétrospective et observationnelle, menée du 2 mars au 16 avril 2022. Le score qui a été intégré dans le SADP PharmaClass® (Keenturtle) est inspiré d’un score canadien. Les critères du score se composent de l’âge, du nombre de médicaments et du type de médicaments présents dans la prescription. Pour chaque hospitalisation, un score a été calculé au début du séjour et nous avons regardé rétrospectivement si un pharmacien avait fait une analyse pharmaceutique et si cette analyse avait abouti à une ou plusieurs IP. Une analyse statistique (courbe ROC et indice de Youden) a ensuite été menée pour déterminer le seuil de score optimal distinguant les séjours hospitaliers avec analyse pharmaceutique susceptible de conduire à une IP des séjours avec analyse pharmaceutique moins probable de conduire à une IP.</p></div><div><h3>Résultats</h3><p>Pendant la période de l’étude, 1717 séjours ont bénéficié d’un calcul de score, dont 973 (56,7 %) séjours, une analyse pharmaceutique a été effectuée. Suite aux analyses statistiques, un seuil de 4 a été considéré comme discriminant pour identifier les séjours analysés conduisant à une ou plusieurs IP. À ce seuil, 600 (61,7 %) séjours hospitaliers sont détectés dont 33,3 % ont conduit à une IP, et 5,0 % des séjours totaux n’ont pas été détectés bien qu’ayant fait l’objet d’au moins une IP.</p></div><div><h3>Discussion - Conclusion</h3><p>Les résultats de cette étude montrent qu’un score intégré dans un SADP peut aider les pharmaciens à détecter les séjours hospitaliers susceptibles de conduire à une IP. Cependant, le seuil optimal est difficile à déterminer, car il faut contrebalancer les séjours qui seront bien détectés de ceux qui seront détectés à tort ou encore des séjours qui ne seront pas détectés, alors qu’ils auraient dû. En pratique, ce score pourrait être utilisé en premier lieu sans seuil pour optimiser l’organisation des analyses pharmaceutiques à entreprendre et ainsi maximiser la détection des prescriptions à risque. L’intégration d’un score pour optimiser l’analyse pharmaceutique est une tâche complexe et les résultats peuvent être améliorés en collaborant avec les développeurs des SADP.</p></div>","PeriodicalId":100870,"journal":{"name":"Le Pharmacien Clinicien","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Intégration d’un score d’optimisation des analyses pharmaceutiques dans un système d’aide à la décision : un match pas gagné d’avance !\",\"authors\":\"L. Robert ,&nbsp;C. Rousselière ,&nbsp;N. Vidoni ,&nbsp;E. Gerard ,&nbsp;E. Chazard ,&nbsp;P. Odou ,&nbsp;B. 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Pour chaque hospitalisation, un score a été calculé au début du séjour et nous avons regardé rétrospectivement si un pharmacien avait fait une analyse pharmaceutique et si cette analyse avait abouti à une ou plusieurs IP. Une analyse statistique (courbe ROC et indice de Youden) a ensuite été menée pour déterminer le seuil de score optimal distinguant les séjours hospitaliers avec analyse pharmaceutique susceptible de conduire à une IP des séjours avec analyse pharmaceutique moins probable de conduire à une IP.</p></div><div><h3>Résultats</h3><p>Pendant la période de l’étude, 1717 séjours ont bénéficié d’un calcul de score, dont 973 (56,7 %) séjours, une analyse pharmaceutique a été effectuée. Suite aux analyses statistiques, un seuil de 4 a été considéré comme discriminant pour identifier les séjours analysés conduisant à une ou plusieurs IP. À ce seuil, 600 (61,7 %) séjours hospitaliers sont détectés dont 33,3 % ont conduit à une IP, et 5,0 % des séjours totaux n’ont pas été détectés bien qu’ayant fait l’objet d’au moins une IP.</p></div><div><h3>Discussion - Conclusion</h3><p>Les résultats de cette étude montrent qu’un score intégré dans un SADP peut aider les pharmaciens à détecter les séjours hospitaliers susceptibles de conduire à une IP. Cependant, le seuil optimal est difficile à déterminer, car il faut contrebalancer les séjours qui seront bien détectés de ceux qui seront détectés à tort ou encore des séjours qui ne seront pas détectés, alors qu’ils auraient dû. En pratique, ce score pourrait être utilisé en premier lieu sans seuil pour optimiser l’organisation des analyses pharmaceutiques à entreprendre et ainsi maximiser la détection des prescriptions à risque. 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摘要

背景药学决策支持系统(PDSS)正变得越来越流行,其在帮助发现治疗相关问题方面的价值毋庸置疑。有几种工具可以优化处方的药物分析和药物干预(PI)的数量。随着住院数据数量的增加,基于决策支持的方法可以使这些数据受益,但实际上很少有工具被整合到 SADP 中。本研究的目的是评估将评分纳入 SADP 的情况,以确定一个阈值,该阈值可将受益于药物分析、可能导致 PI 的住院病例与导致一种或多种 PI 的风险较低的住院病例区分开来。SADP PharmaClass® (Keenturtle) 所使用的评分标准是受加拿大评分标准的启发。评分标准是处方中的年龄、药物数量和药物类型。对于每次住院,我们都会在住院开始时计算得分,并回顾性地查看药剂师是否进行了药物分析,以及该分析是否导致一种或多种 PI。然后进行统计分析(ROC 曲线和尤登指数),以确定最佳评分阈值,从而将进行药物分析可能导致 PI 的住院治疗与进行药物分析不太可能导致 PI 的住院治疗区分开来。结果在研究期间,对 1717 次住院治疗进行了评分,其中 973 次(56.7%)住院治疗进行了药物分析。经过统计分析,我们认为 4 的阈值在识别导致一次或多次 PI 的住院分析方面具有区分度。在这一阈值下,有 600 次(61.7%)住院治疗被检测到,其中 33.3% 导致了一次 PI,还有 5.0% 的住院治疗未被检测到,尽管它们是至少一次 PI 的对象。讨论 - 结论这项研究的结果表明,集成到 SADP 中的评分可以帮助药剂师检测出可能导致 PI 的住院治疗。然而,最佳阈值很难确定,因为有必要平衡正确检测到的住院时间与错误检测到的住院时间,甚至是本应检测到而未检测到的住院时间。在实践中,可以在没有阈值的情况下首先使用该分值来优化将要进行的药物分析,从而最大限度地发现高风险处方。整合分值以优化药物分析是一项复杂的任务,可通过与 SADP 开发人员合作来改进结果。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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Intégration d’un score d’optimisation des analyses pharmaceutiques dans un système d’aide à la décision : un match pas gagné d’avance !

Contexte

Les systèmes d’aide à la décision en pharmacie (SADP) se développent de plus en plus et leur intérêt dans l’aide à la détection de problèmes liés à la thérapeutique est incontestable. Plusieurs outils existent pour optimiser l’analyse pharmaceutique des prescriptions ainsi que le nombre d’interventions pharmaceutiques (IP). Avec l’augmentation du nombre de données issues des séjours hospitaliers, ils pourraient bénéficier d’une approche fondée sur l’aide à la décision, mais en réalité peu sont intégrés dans les SADP.

Objectifs

L’objectif de ce travail est d’évaluer l’intégration d’un score dans un SADP afin de déterminer un seuil qui permettrait de distinguer les séjours hospitaliers bénéficiant d’une analyse pharmaceutique pouvant être à l’origine d’IP des séjours hospitaliers moins à risque de conduire à une ou plusieurs IP.

Méthode

Il s’agit d’une étude rétrospective et observationnelle, menée du 2 mars au 16 avril 2022. Le score qui a été intégré dans le SADP PharmaClass® (Keenturtle) est inspiré d’un score canadien. Les critères du score se composent de l’âge, du nombre de médicaments et du type de médicaments présents dans la prescription. Pour chaque hospitalisation, un score a été calculé au début du séjour et nous avons regardé rétrospectivement si un pharmacien avait fait une analyse pharmaceutique et si cette analyse avait abouti à une ou plusieurs IP. Une analyse statistique (courbe ROC et indice de Youden) a ensuite été menée pour déterminer le seuil de score optimal distinguant les séjours hospitaliers avec analyse pharmaceutique susceptible de conduire à une IP des séjours avec analyse pharmaceutique moins probable de conduire à une IP.

Résultats

Pendant la période de l’étude, 1717 séjours ont bénéficié d’un calcul de score, dont 973 (56,7 %) séjours, une analyse pharmaceutique a été effectuée. Suite aux analyses statistiques, un seuil de 4 a été considéré comme discriminant pour identifier les séjours analysés conduisant à une ou plusieurs IP. À ce seuil, 600 (61,7 %) séjours hospitaliers sont détectés dont 33,3 % ont conduit à une IP, et 5,0 % des séjours totaux n’ont pas été détectés bien qu’ayant fait l’objet d’au moins une IP.

Discussion - Conclusion

Les résultats de cette étude montrent qu’un score intégré dans un SADP peut aider les pharmaciens à détecter les séjours hospitaliers susceptibles de conduire à une IP. Cependant, le seuil optimal est difficile à déterminer, car il faut contrebalancer les séjours qui seront bien détectés de ceux qui seront détectés à tort ou encore des séjours qui ne seront pas détectés, alors qu’ils auraient dû. En pratique, ce score pourrait être utilisé en premier lieu sans seuil pour optimiser l’organisation des analyses pharmaceutiques à entreprendre et ainsi maximiser la détection des prescriptions à risque. L’intégration d’un score pour optimiser l’analyse pharmaceutique est une tâche complexe et les résultats peuvent être améliorés en collaborant avec les développeurs des SADP.

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