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Vigilancia computarizada de los eventos adversos de los medicamentos en pacientes hospitalizados
D C Classen1, S L Pestotnik, R S Evans
1Department of Clinical Epidemiology, LDS Hospital, Salt Lake City, UT 84143.
JAMA
|November 27, 1991
Resumen
Un nuevo sistema computarizado mejoró significativamente la detección de eventos adversos de medicamentos (ADE) en pacientes hospitalizados, identificando 731 ADE en comparación con nueve con métodos tradicionales. Este enfoque automatizado mejora la seguridad del paciente al permitir un mejor monitoreo y caracterización de ADE.
Área de la Ciencia:
- Farmacovigilancia y farmacovigilancia también.
- Informática de la salud Informática de la salud.
- Farmacia Clínica Farmacia clínica es la especialidad de la farmacia clínica.
Sus antecedentes:
- Los eventos adversos del medicamento (EAD) representan un riesgo significativo para los pacientes hospitalizados.
- Los métodos tradicionales para la detección de EAD a menudo son ineficientes y subestiman la verdadera incidencia.
Objetivo del estudio:
- Desarrollar y evaluar un nuevo método computarizado para mejorar la detección y caracterización de EAD en un entorno hospitalario.
Principales métodos:
- Un estudio prospectivo se llevó a cabo durante 18 meses en un centro de atención terciaria.
- Se desarrolló un monitor computarizado de ADE integrado con el sistema de información del hospital, utilizando informes voluntarios y señales automatizadas (por ejemplo, órdenes de parada de medicamentos, laboratorios anormales).
- Los farmacéuticos revisaron las posibles EAD en cuanto a precisión, causalidad, gravedad y tipo de reacción (tipo A o B).
Principales resultados:
- El sistema identificó 731 EAE en 36.653 pacientes, un aumento sustancial en comparación con nueve EAE detectadas por métodos tradicionales durante el mismo período.
- La mayoría de las EAD fueron moderadas o severas (701) y reacciones de tipo A (664).
- Las señales automatizadas identificaron 631 EAD, con desencadenantes comunes que incluyen usos específicos de drogas y anomalías de laboratorio; prurito, náuseas, erupciones y confusión fueron síntomas comunes.
Conclusiones:
- La detección computarizada utilizando sistemas de información hospitalaria ofrece una estrategia prometedora para mejorar la detección y caracterización de las EAD.
- Este enfoque automatizado puede mejorar significativamente la seguridad del paciente al proporcionar una comprensión más completa de las EAD.