Page 21 - 《中国药房》2024年13期
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          征用药、用药剂量过大、疗程过长等问题 。此外，每个                          缺血性脑卒中诊治指南（2018）》《中国脑卒中防治指导
          疾病组患者的用药需求和反应存在差异，单一的用药指                           规范（2021 年版）》等指南中急性脑卒中推荐的治疗药
          南难以满足所有患者的个性化治疗需求。针对上述现                            物，排除循证医学推荐等级较高的药品，确定该疾病组
          状，本研究选择了某院神经内科 BR23 疾病组作为研究                        的重点监测药品。将重点监测药品的信息处理转化为
          对象（根据《医疗保障疾病诊断相关分组（CHS-DRG）细                       药 品 矩 阵 并 导 入 SPSS  Clementine  12.0 软 件 ，应 用
                                                                        [9]
                   [4]
          分组方案》 ，BR23 疾病组是指非 5 d 内死亡或转院，伴                    Apriori 算法 对矩阵数据进行处理，设置合适的支持度
          并发症或合并症的脑缺血性疾病患者组成的疾病组），                           和置信度阈值，以识别频繁项集，从而探寻重点监测药
          通过对该疾病组患者的用药情况进行数据挖掘，采用复                           品的联合使用倾向。
          杂网络和关联规则法探索疾病组临床用药规律                     [5―6] ，并  1.4 药品综合评价
                                                                                                       [10]
          基于药品的综合评价情况，优化临床用药目录。期望通                               根据《卒中后认知障碍管理专家共识 2021》 选择
          过本研究，探索一种可广泛应用于不同疾病组的药品目                           关联规则，对上述重点监测药品以及《第二批国家重点
                                                                                   [11]
          录优化方法，以提高疾病组用药的合理性、安全性和经                           监控合理用药药品目录》 中神经内科使用较多的改善
          济性，进而提升 DRG 结付率，降低患者经济负担，优化                        卒中后认知障碍的药品展开综合评价。根据《中国医疗
          医疗资源分配，在整体上提升医疗服务的质量和效率。                           机构药品评价与遴选快速指南》 推荐的医疗机构药品
                                                                                         [12]
          1 资料与方法                                            评价与遴选量化记录表对重点监测药品进行评估，针对
          1.1 资料来源                                           药物的药学特性、有效性、安全性、经济性、其他属性五
              检索某院 HIS，获取神经内科 BR23 疾病组患者的                    大维度进行评分。其中，药学特性总分为28分，主要从
          住院时间、住院总费用，以及包括药品费用在内的用药                           药品的药理作用（5分）、体内过程（5分）、药剂学与使用
          信息。检索医院 DRG 运营系统数据，获取该疾病组月                         方法（12分）、贮藏条件（4分）以及药品有效期（2分）5个
          度时间指数、费用指数以及医保结付率。                                 方面考察；有效性总分为27分，重点考察待评价药品的
              本研究的纳入对象为：2022 年 1－12 月及 2023 年 9              临床使用效果，考察其在诊疗规范、专家共识、临床指南
          月入组神经内科BR23疾病组的患者。本研究的排除标                          等相关权威专业资料中给出的推荐级别及临床科室使
          准为：（1）超常支付患者；（2）24 h出入院患者。                         用的实际治疗效果；安全性总分为25分，重点考察待评
              用药信息为神经内科BR23疾病组患者住院期间全                        价药品在临床应用的安全属性，主要从药品的不良反应
          流程所有药品（包括化学药和中成药）信息。将患者住                           分级或不良事件分级（8分）、特殊人群（11分）、药物相互
          院医嘱用药记录和住院结算记录表上的所有药品纳入                            作用（3分）和其他（3分）4个方面进行考察；经济性总分
                                           [7]
          统计范围，患者外购或自备药品不纳入 。                                为10分，考察待评价药品与同通用名药品（3分）及主要
          1.2 数据录入                                           适应证可替代药品（7 分）的日均治疗费用差异；其他属
              由两名研究人员将获得的用药信息各自独立录入                          性部分考察的项目共10分，包括待评价药品被《国家医
          Microsoft Excel 2016 软件，并交互核查，建立数据集，以              保目录》（3 分）和/或《国家基本药物目录》（3 分）收录的
          确保数据的准确性。                                          情况，是否在国家集中采购中中标（1 分），是否为原研
          1.3 数据处理                                           药、参比制剂或是否通过一致性评价（1分），生产企业状
              根据 2020 年版《中国药典》对录入的药品信息进行                     况（1分）以及全球使用情况（1分）。
          规范化处理。本文均使用药品的通用名，排除由于药品                           1.5 临床用药目录的优化
          供应和集采政策导致的数据偏差，将同一通用名（即使                               根据临床用药目录内高频次使用药品、高金额使用
          商品名或规格不同）的药品划分为一种药物，如阿托伐                           药品的用药合理性分析结果 ，结合药品综合评价结果
                                                                                      [13]
          他汀钙片（10 mg）、阿托伐他汀钙片（20 mg）均处理为阿                    以及具体药品医保兑付范围等，对该疾病组的临床用药
                      [8]
          托伐他汀钙片 。采用Microsoft Excel 2016软件对神经                目录进行优化。2023 年 1 月优化后的临床用药目录开
          内科BR23疾病组患者的用药信息进行汇总，内容包括：                         始在某院使用，期间药师对临床用药目录的实施情况进
         （1）统计该疾病组患者的高频次使用药品和高金额使用                           行监测，积极开展事后医嘱点评，并根据药品供应情况
          药品。（2）筛选使用频次≥100 的药品，将其信息处理转                       动态调整目录。选取 2022 年 12 月入组神经内科 BR23
          化为药品矩阵并导入数据挖掘软件，采用复杂网络模型                           疾病组患者的住院信息作为优化前数据，2023年9月入
          对矩阵数据进行处理，形成疾病组药品关联网络。（3）综                         组神经内科BR23疾病组患者的住院信息作为优化后数
          合高频次、高金额使用药品信息，排除使用金额较大的                           据，通过比较两组患者的医疗质量及药品费用数据，对
          非高频使用药品（如抗菌药物等）；同时，根据《中国急性                         优化目录的实施效果进行评价。


          中国药房  2024年第35卷第13期                                              China Pharmacy  2024 Vol. 35  No. 13    · 1559 ·
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