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ABSTRACT OBJECTIVE：To evaluate the effects of infusion sequence regulation on the promotion of intravenous rational drug
use. METHODS：The intelligent control of infusion sequence was realized with Markov chain machine learning method on the
basis of intelligent reminder manual labeling infusion sequence. Selected from Binhu Hospital of Hefei during Jan. to Sept. 2017，
164 800 inpatients’medication orders were collected as data before intelligent control of infusion sequence，and 264 600 inpatients’
medication orders were collected as data after intelligent control of infusion sequence. The correct rate of incompatibility，storage
time limit，administration frequency，chronopharmacology，preventive drugs，drug interaction，auxiliary drugs and infusion
sequence for intravenous irritant drugs were compared before and after regulation；the times of flushing tube，the cost of flushing
tube infusion and the change of liquid property in the infusion tube were compared before and after regulation. RESULTS：The
correct rate of incompatibility，storage time limit，administration frequency，chronopharmacology，drug interaction and infusion
sequence for auxiliary drugs after regulation were significantly higher than before regulation；the correct rate of infusion sequence
for preventive drugs and intravenous irritant drugs，the times of flushing tube，the cost of flushing tube infusion and the case
number of the liquid change （proportion） in infusion tube were significantly lower than before regulation （P＜0.001）.
CONCLUSIONS：Intelligent regulation of infusion sequence can improve the rationality of intravenous medication sequence to a
certain extend.
KEYWORDS Intravenous medication；Intelligent regulation of infusion sequence；Infusion sequence；Correctness

我国住院患者人均每日静脉输液约4～5袋 ，若输 药医嘱为输液顺序调控智能前（以下简称“调控前”）样
[1]
液顺序不当会出现输液管内浑浊、沉淀或变色等现象， 本，2018 年 1－12 月 264 600 例住院患者的用药医嘱为
[2]
从而导致药物调配后的稳定性下降 、用药安全性无法 输液顺序智能调控后（以下简称“调控后”）样本。
保障、不良反应增加或最佳治疗效果难以发挥等问 1.2 方法
[3]
题 。静脉用药调配中心（PIVAS）每日需调配大量的成 将调控前实际（执行）的输液顺序与同一日期、同一
品输液，但由于患者及其医嘱的多样性，加之医嘱处于 住院号患者经调控后的输液顺序进行比对，实际（执行）
动态变化中，使得拟定的输液顺序随时在发生变化，因 顺序与调控后的顺序完全相同为输液顺序正确；反之，
此如何对每位住院患者的输液顺序进行调控，以提高患
则为顺序错误。
者用药的有效性和安全性，仅靠人工难以完成。
1.3 观察指标
有研究表明，通过智能提醒人工标注输液顺序能有
调控前后合理用药相关指标的正确率，包括组间配
效避免连续输注引起的组间配伍禁忌，可确保成品输液
伍禁忌、储存时限、给药频次、时辰药理学、预防用药、药
的稳定性以及用药顺序的正确性（如于化疗药物之前使
物相互作用、辅助用药、静脉刺激性药物输液顺序；调控
用预防用药、按时辰药理学的最佳时间用药、顺序依赖
前后冲管次数、冲管输液费用、输液管内液体性状变化
性药物相互作用的使用顺序等），同时还可降低不良反
情况等其他评价指标。1例住院患者单日内的所有输液
应、提高治疗效果、确保用药安全 [4-5] 。为进一步提高输
顺序称为“例”，输液顺序正确率＝输液顺序正确例数/输
液顺序标注效率、保障标注质量，合肥市滨湖医院（以下
液顺序总例数×100％。
简称“我院”）PIVAS 自 2018 年 12 月起采用马尔科夫链
1.4 统计学方法
机器学习的方法，以智能提醒人工标注输液顺序阶段的
采用SPSS 17.0软件对数据进行统计分析。计量资
用药医嘱为历史数据，实现了由“智能提醒人工标注”到
料以 x±s 表示，采用 t 检验；计数资料以率或例数表示，
“人工智能输液顺序调控”的升级，实践结果显示，两者
采用χ 检验。P＜0.05为差异有统计学意义。
2
标注的输液顺序正确率相当，证实了人工智能输液顺序
调控可有效保障输液顺序标注质量、提高标注速率。基 2 结果
于此，本研究比较了我院输液顺序智能调控（智能提醒 2.1 调控前后合理用药相关指标正确率比较
人工标注和人工智能输液顺序调控的统称）前后患者静 调控后，组间配伍禁忌、储存时限、给药频次、时辰
脉用药的效果，旨在为提高患者静脉用药的合理性、安 药理学、药物相互作用、辅助用药的输液顺序正确率均
全性提供参考。 显著高于调控前，预防用药、静脉刺激性药物的输液顺
1 资料与方法 序正确率均显著低于调控前（P＜0.001），详见表1（因正
1.1 资料来源 确的输液顺序可能同时涉及多个指标，故合计值可能大
选取我院 2017 年 1－9 月 164 800 例住院患者的用 于患者总数）。

·496 · China Pharmacy 2020 Vol. 31 No. 4 中国药房 2020年第31卷第4期