Laboratuvar ve Hastane verilerinin entegrasyonu ve Antibiyotik kullanimi

1
Laboratuvar ve Hastane verilerinin entegrasyonu
veAntibiyotik kullanimi
Antibiyotik uygulamasina esas teskil eden saptama
yöntemleri ve bunlarin LIS-HIS entegrasyonu

• Uzm. Dr. Önder Ergönül
• Ankara Numune Egitim ve Arastirma Hastanesi
• 1. Infeksiyon Hastaliklari ve Klinik
  Mikrobiyoloji Klinigi

2
Çerçeve

• 1. Antibiyotiklerin akilci kullanimi için veriler
  en iyi nasil degerlendirilebilir?
• 2. Bilgisayar destegi nasil saglanir?
• Dünyadan örnekler
• Avrupa Danimarka
• Italya (Roma)
• Almanya (Freiburg)
• ABD LDS hastanesi deneyimi

3
Hekimler, çok az bildikleri ilaçlari, daha da
az bildikleri hastaliklar için hiç bilmedikleri
insanlara reçeteleyen kisilerdir. Voltaire
(1694-1778)
4
Klinikte bilgisayar kullanimi NE ZAMAN? NASIL?
Hekimler farkli basliklarda çok sayida isle
ugrasmak zorunda olduklari için, tekrarlayici
ve rutin islerde hata yapmalari kaçinilmazdir.
Bu nedenle Bilgisayarlardan yararlanmaliyiz Mc
Donald CJ. Protocol-based computer reminders,
the quality of care and the non-perfectability
of man. N Engl J Med 1976 295 1351-1355
Biyokimya sonuçlari çikti mi !!?? Antibiyotik
dirençli mi??? Henüz teshis koyamadik!!! Yan
etki görülmedi degil mi? Penisilin testi yaptiniz
mi?
5
Istenmeyen tibbi hatalar

• 1990larda daha sik gündemde
• ABD de 44 000 ile 98 000 ölüm (Institute of
  Medicine).
• Yanlis ilaç kullanimina bagli her yil gt7 000 ölüm
  
• Yanlis antibiyotik kullanimina bagli sorunlar
  yogun bakimlarda daha fazla
• Ilaçlarin istenmeyen etkilerinin maliyeti her yil
  2 milyar dolar
• Kohn L, Corrigan J, Donaldsan M. To Err is
  Human Building a Safer Health System.
  Washington, DC, Committee on Quality of Health
  Care in America. Institute of Medicine National
  Academy Press, 1999.
• Bates DW, Spell N, Cullen DJ, et al. The costs
  of adverse drug events in hospitalized patients.
  JAMA 1997 277 307-311.

6
Hastane kökenli Antimikrobiyal Direnç Gelisimi
VRE
MRSA
Yogun bakim disi Yogun bakim
National Nosocomial Infections Surveillance
(NNIS) System
7
Hastane kökenli Antimikrobiyal Direnç Gelisimi
3 . Kusak sefalosporin dirençli Klebsiella
pneumoniae
Florokinolon-dirençli Pseudomonas aeruginosa
Yogun Bakim disi Yogun Bakim
National Nosocomial Infections Surveillance
(NNIS) System
8
Antimikrobiyal Direnç Döngüsünün Kirilmasi
Duyarli Patojen
Pathogen
9
Hastane Ortaminda Antimikrobiyal
Direncin Onlenmesi için 12 Basamak
10
Antimikrobiyal Kullaniminin Iyilestirilmesi için
YÖNTEMLER

• Reçete yazanlarin pasif egitimi
• Antimikrobiyal istem formlarinin standardizasyonu
• Formüler kisitlamalar
• Baslama ya da devam için reçete onayi
• Ilaç kullaniminin multidisipliner
  degerlendirilmesi
• Reçete yazanlarin interaktif egitimi
• Karar almada bilgisayar destegi/on-line istem

11
Karar destekleme araçlari
Hedef Ürün Standart karar Transfer olanagi
Rehber (guideline) kavramsal klinik öneriler Yok Yok
Yazili protokol Klinik süreç Öneriler, kurallar Genellikle yok Genellikle yok
Bilgisayarli protokol Klinik süreç Dinamik, Hastaya özel Evet Evet
12
Klinik Kararlarda Bilgisayarlarin Destegi Nasil
Gerçeklesir?

• 1. Verilerin basitlestirilmesi
• Tetkik sonuçlarinin grafiksel sunumu
• Örnek Tam kan sayimi sonuçlarinin
  degerlendirilmesi
• Powsner SM, Tufte ER. Graphical summary of
  patient status. Lancet 1994 344 386-389.

13
Klinik Kararlarda Bilgisayar Destegi

• 2. Hatirlatma ve uyarilar
• Yeni elde edilen laboratuvar sonuçlar
• Önceki sonuçlarla farklilik gösteren veriler
• Klinisyenin düsüncesini etkiler ve daha iyi
  sonuçlar alinmasini saglar.
• Johnston ME, Langton KB, Haynes RB, et al.
  Effects of computer-based clinical decision
  support systems on clinician performance and
  patient outcome a critical appraisal of
  research. Ann Intern Med 1994 120 135-142.

14
Klinik Kararlarda Bilgisayar Destegi

• 3. Istemlerde (order) yardim
• Istemlerin bilgisayar tarafindan gözden
  geçirilmesi
• ilaç allerjileri,
• ilaç etkilesmeleri,
• antibiyotik duyarliliklari
• Bu yolla istenmeyen etkilerin önemli ölçüde
  azaltildigi gösterilmistir.
• Bates ES, Leape LL, Cullen DJ et al. Effect of
  computerized physician order entry and a team
  intervention on prevention of serious medication
  errors. JAMA 1998 280 1311-1316.

15
Klinik Kararlarda Bilgisayar Destegi

• 4. Tanida yardim
• Öykü,
• Fizik muayene,
• Laboratuvar sonuçlari
• Olasi tani ve sorunlari
• Genis bir veri tabani üzerinde mümkündür.
• Evans RS, Pestotnik SL, Classen DC, et al. A
  computer assisted management program for
  antibiotics and other antiinfective agents. N
  Engl J Med 1998 338 232-238.

16
Klinik Kararlarda Bilgisayar Destegi

• 5. Sendromik izlem 11 Eylül 2001 sonrasi
  popüler
• yeni infeksiyonlar,
• antibiyotik direnci,
• biyoterörizm,
• pandemik influenza vb.
• NORMAL DAGILIMDAN SAPMALARIN SAPTANMASI
• Syndromic surveillance for bioterrorism
  following the attacks on the World Trade
  Center-New York City, 2001. MMWR Morb Mortal Wkly
  Rep. 2002 Sep 1151 Spec No13-5.
• Lazarus R, Kleinman KP, Dashevsky I, DeMaria
  A, Platt R. Using automated medical records for
  rapid identification of illness syndromes
  (syndromic surveillance) the example of lower
  respiratory infection. BMC Public Health
  20011(1)9

17
Antibiyotik Kullaniminda Bilgisayar Destegi

• 1. Antibiyotik seçimi
•  
• infeksiyon yeri
• hastane içinde degisen direnç
• toplum ya da hastane kökenli
• hastaya ait klinik bigiler
• allerjileri
• önceki tedaviye yanit durumu
• immün yetmezlige yol açabilecek nedenler
• komorbidite

18
Antibiyotik Kullaniminda Bilgisayar Destegi

• 2. Doz ayarlamasi
•   a. Integre olmayan bilisim sistemleri.
• Eczane merkezli
• Doz sinirlarina ayarli
• Ticari programlar
• Duyarli ve özgül degil
•  
• b. Integre bilisim sistemleri.
• Yas,
• Agirlik,
• Böbrek ve karaciger fonksiyonu,
• Infeksiyon yeri,
• Özgün ve duyarli
• McMullin ST, Reichley RM, Watson LA, et al.
  Experience with advanced technologies that reduce
  medication errors. In Proceedings, enhancing
  patient safety and reducing errors in health
  care. Chicago, National Patient Safety Foundation
  of the American Medical Association, 1999, p.
  132-136.

19
Antibiyotik Kullaniminda Bilgisayar Destegi

• 3. Istenmeyen Ilaç etkilesimlerinden kaçinilmasi
• Yogun bakim hastalari
• Ilaç sayisinin artmasi
• Integre olmayan sistemler ile mümkün degildir
• Kaushal R, Shojania KG, Bates DW. Effects of
  computerized physician order entry and clinical
  decision support systems on medication safety a
  systematic review. Arch Intern Med. 2003 Jun
  23163(12)1409-16.

20
Iyi Bir Bilgisayar Destek Sisteminin Özellikleri

• Hastaya ait özellestirilmis bilgi sunumu,
• Zamandan kazanim,
• Is akisi içine yerlestirilmis olmasi,
• Tedavi maliyetinde azalma
• Hasta bakim kalitesinde artis
• En iyi bilinen merkezler
• LDS hastanesi/anti-infektif destek programi (Salt
  Lake City)
• Beth Israel hastanesi/HIV rehberi (Boston)
• Yeni bir merkez Danimarka HENÜZ ÇOK YENI!

21
Nedensel Olasiliklar (Bayezyan yaklasim)
Leibovici L, Paul M, Andreassen S. Israil ve
Danimarka, Ocak 2004
22
(No Transcript)
23
(No Transcript)
24
(No Transcript)
25
(No Transcript)
26
Bilgisayarli Antimikrobiyal Karar Destegi

• Yerel, klinisyen ürünü uzlasi rehberleri
  bilgisayar destekli karar destek programlarina
  yerlestirilir (SLC/LDS hastanesi)
• 7 yilda antimikrobiyal alan 62 759 hasta
• 1988 1994
• Medicare case-mix endeksi 1.7481 2.0520
• Hastane mortalitesi 3.65 2.65
• Hasta basina antimikrobiyal maliyeti
  122.66 51.90
• Uygun zamanli preoperatif antimikrobiyal 40
  99.1
• Antimikrobiyal direnç kontrol altinda
• Ters ilaç etkileri 30 azalmis

Pestotnik SL, Classen DC, Evans RS, et al.
Implementing antibiotic practice guidelines
through computer-assisted decision support.
Clinical and financial outcomes. Ann Intern Med
1996 124 884-890.
27
LDS Hastanesi Antibiyotik Asistani
1. Ergönül Ö. Antibiyotik kullaniminda bilgisayar
programlarinin rolü. Hast Inf 2003 7(1) 21-26
28
Bilgisayar programinin, antibiyotik
önerilerinigelistirirken hasta ve hastaliga ait
dikkate aldigi ve hekime sundugu bilgiler

• Hastanede bulunan anti-infektifler
• 5 yillik antibiyogramlar
• Hastanin son 5 yil içinde geçirdigi infeksiyonlar
• Infeksiyonun tedavisinde poliklinik seçenekleri
• Anti-infektiflerin maliyeti
• Alternatif tedaviler
• Hastanin allerjileri
• Laboratuvar sonuçlarina iliskin yorumlar,
  öneriler ve uyarilar
• Kontraindikasyonlar ve indikasyonlar
• Doz, kullanim yolu ve tedavi süresine iliskin
  yorumlar, öneriler ve uyarilar
• Ilaç etkilesimleri
• Fazladan ilaç verilmesi
• Farmakokinetik konsültasyon

29
Antibiyotik Asistani Ekran Görüntüsü
000000000 Doe, Jane Q E606 67yr F DxABD
SEPSIS Max 24 hr WBC21.0? (21.3)
Admit07/27/98.1455 Max 24hr Temp38.7?
(38.2) Patients Diff shows a left shift, max
24hr bands 22 ? (11) RENAL FUNCTION
Decreased, CrCl 50, Max 24hr Cr 1.0? (1.1)
IBWeight 58kg ANTIBIOTIC ALLERGIES
Ampicillin, CURRENT ANTIBIOTICS 1. 07/29/98
5DAYS CIPROFLOXACIN (CIPRO), VIAL 300.
Q 24 hrs 2. 08/01/98 2DAYS AMPHOTERICIN
B (FUNGIZONE), VIAL 35 Q 24 hrs Total
amphotericin given 71mg K 3.6mg/dl
08/03/98 MAG 2.5mg/dl 08/03/98 IDENTIFIED
PATHOGENS SITE COLLECTED p Gram negative
Bacilli Peritoneal Fluid 07/27/98.1712
Yeast Peritoneal Fluid 07/27/98.1712
Torulopsis glabrata Peritoneal
Fluid 07/27/98.1712 THERAPEUTIC
SUGGESTION DOSAGE ROUTE INTERVAL Imipenem 500mg
IV q12h (infuse over 1hr) Amphotericin
B 35mg IV q24h (infuse over 2-4hrs) Suggested
Antibiotic Duration 10 days Adjusted based on
patients renal function. PPrelim
Susceptibilities based on antibiogram or same
pathogen w/ suscept. lt1gtMicro
lt2gtOrganismSuscept, lt3gtDrug Info,
lt4gtExplainLogic, lt5gtEmpiric Abx, lt6gtAbx Hx
lt7gtID Rnds, lt8gtLab/Abx Levels, lt9gtXray,
lt10gtData Input Screen, ltEscgtEXIT, ltF1gtHelp,
lt0gtUserInput, lt.gtOutpatientModels,
ltorF12gtChange Patient
30
Bilgisayar nerede hata yapar?
1. Antibiyotik asistaninin önerilerinin
uygunlugunun saptanmasi 2. Hekimler ile uyumunun
ölçülmesi 3. Programdaki yetersizlik ve yanlis
önerilerin tanimlanmasi
31
Ergonul O, Tettelbach W, et al. Preliminary
evaluation of antiinfective agent orders
supported by computer assistance. SHEA, April
2002, Salt Lake City. Tettelbach W, Ergonul O,
et al. Evaluation of antibiotic orders supported
by computer assistance. ICAAC, September 2002,
San Diego.
32
(No Transcript)
33
Infeksiyon uzmani antibiyotik kullanimini ne
zaman desteklemez?

• 1. Antibiyotik gereksizdir
• 2. Spektrum çakismasi (overlapping)
• 3. Spektrum fazla genistir
• 4. Spektrum yeterince genis degildir
• 5. Daha ucuz alternatifi vardir
• Kunin CM, Tupasi T, Craig WA. Use of
  antibiotics. A brief exposition of the problem
  and some tentative solutions. Ann Intern Med.
  1973 Oct79(4)555-60.

34
En sik görülen yanlis antibiyotik kullanimi
nedenleri

• HEKIM ISTEMLERI
• 1. Gereksiz antibiyotik 83/306 (27)
• 2. Mikrobiyoloji sonuçlarinin yanlis yorumu
  47/306 (15)
• 3. Spektrum çakismasi (overlapping) 36/306
  (12)
• 4. Fazla genis spektrum 20/306 (7)
• BILGISAYAR
• 1. Radyolojinin yanlis yorumu 58/254 (23)
• 2. Mikrobiyoloji sonuçlarinin yanlis yorumu
  43/254 (17)
• 3. Spektrum çakismasi (overlapping) 20/254
  (8)
• 4. Yeterince genis degil 18/254 (7)

35
(No Transcript)