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Clinical prediction rule to identify high-risk inpatients for adverse drug events and medication errors in pediatric inpatients

识别儿科住院患者药物不良事件和用药错误高风险住院患者的临床预测规则

基本信息

批准号：
20K10364
负责人：
作間未織
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Hyogo Medical University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究課題は、小児入院患者においても高頻度で発生していることが明らかになりつつある医原性有害事象の中で、特に頻度が高い薬剤性有害事象に着目し、小児入院患者における薬剤性有害事象並びに薬剤関連エラーの詳細な臨床疫学を明らかにし、そこから得られた知見を基に事象特性に応じた発生予測モデルを作成し、事象の予防又は緩和可能性を検討することを目的として、研究を実施している。本年度は、医師レビュー終了後の全データの入力を完了し、データのロジカルチェック及びデータクリーニングを研究計画通りに実施、モデル作成と検証のためのデータベースを完成させた。データ固定したデータベースの対象患者数は、それぞれ、モデル作成のためのデータベースが全1189人（総患者日12691日）、モデル検証のためのデータベースが全1126人（総患者日12624日）であった。モデル作成のためのデータベースの対象患者背景は、男児が649名（55％）、年齢中央値が2歳（四分位:0-7歳）、全体の59％（704人）が小児科病棟に入院しており、入院中に何らかの手術を受けた患者の割合は25％（294名）であった。モデル検証のためのデータベースの対象患者背景は、男児が639名（57%）、年齢中央値が3歳（四分位:1-7）、全体の87％（976人）が小児科病棟に入院しており、入院中に何らかの手術を受けた患者の割合は35％（391名）であった。また、モデル作成用データベースの対象患者1189人において、薬剤性有害事象480件を同定し、更に、このうち8％にあたる36件が、薬剤関連エラーが関与して生じる薬剤性有害事象であることが明らかとなった。今後は、完成したデータベースを用いて薬剤性有害事象、薬剤関連エラーの特性を更に詳細に解析し、その結果を基に、事象に応じた各種発生予測モデルの作成と、それらモデルの精度検証を行っていく。

This study aims to establish a prediction system for iatrogenic adverse events occurring with high frequency in small children admitted to hospital and related to clinical epidemiology. The possibility of prevention and mitigation is discussed, and the purpose and research are carried out. This year, the entry of all data after the end of the doctor's visit was completed, and the implementation of the research plan was completed. The total number of patients with fixed number of cases was 1189 (total patient date 12691), and the total number of cases with fixed number of cases was 1126 (total patient date 12624). 649 (55%) were male, 59%(704) were 2 years old (quartile:0-7 years old), and 25%(294) were male. 639 (57%) of the subjects were male, 87%(976) were aged 3 years (quartile:1-7), and 35%(391) of the subjects were admitted to hospital for pediatric diseases. 1189 patients were identified as the target group for drug production, 480 as the same group, 8% as the target group, and 36 as the target group for drug production. In the future, we will complete the analysis of the characteristics of harmful events and related events in detail, and the preparation and accuracy of various occurrence prediction models based on the results and events.