综述：临床决策支持系统促进肾功能受损住院患者合理用药

《Journal of Pharmaceutical Health Care and Sciences》：A clinical decision support system promotes the appropriate use of drugs in hospitalized patients with kidney impairment

本文是一篇关于临床决策支持系统（CDSSs）在肾功能受损住院患者用药管理中应用的综述。阐述了 CDSSs 在医生处方、药师审方及患者用药后随访中的作用，分析其有效性、存在问题和潜在价值，为优化 CDSSs 应用提供参考。

　　

慢性肾脏病现状与临床决策支持系统（CDSSs）的重要性

慢性肾脏病（CKD）在日本及全球范围内日益普遍，随着 CKD 病情进展，患者住院风险、心血管事件发生率和死亡率均显著上升。CKD 患者药代动力学发生改变，经肾排泄药物引发的不良事件发生率较高，尤其是晚期 CKD 患者，面临严重药物不良反应、危及生命的并发症甚至死亡的高风险 。因此，依据肾功能调整经肾排泄药物剂量至关重要。

同时，老年患者和肾功能受损者因肾毒性药物导致肾损伤的风险也很高，用药前后需密切关注肾功能变化。住院患者发生急性肾损伤（AKI）的风险远高于门诊患者，在使用经肾排泄或肾毒性药物时必须格外谨慎。然而，考虑肾功能开具此类药物处方存在困难，药师对含经肾排泄或肾毒性药物处方的审核能力也受其意识和知识水平影响 。临床决策支持系统（CDSSs）在防止经肾排泄药物过量、避免肾毒性药物不当使用方面发挥着关键作用，在患者用药前，医生处方和药师审方环节以及用药后患者肾功能监测过程中都有重要意义。

医生利用 CDSSs 促进合理用药的方式

医生开处方是防止经肾排泄药物过量的首个关键环节。多项研究展示了 CDSSs 在这方面的作用。例如，Chertow 等人开发的系统，在医生开处方时能依据肾功能告知其药物剂量和用药间隔。在估算肌酐清除率（eCCr）<80 mL/min 的 7490 名住院患者中，系统生成了 97151 条肾功能相关警报，其中 14440 条（15%）促使至少一项给药参数基于肾功能进行了计算机化调整 。干预期和对照组中，依据肾功能开具的合适处方率，按剂量计算分别为 67% 和 54%（p<0.001），按用药频率计算分别为 59% 和 35%（p<0.001） 。

Terrell 等人创建的决策支持系统，当患者 eCCr 水平低于剂量调整阈值时，会为急诊科患者的目标药物提供剂量建议。干预组医生收到 73 条警报，其中 31 条（42%）未使药物剂量调整至适合肾功能的水平；对照组医生收到 46 条警报，34 条（74%）未促成合适的剂量调整（p=0.001）。Awdishu 等人实施的系统，在门诊和急性医疗环境中，医生开处方时若需根据肾功能调整剂量，系统会发出警报。干预组和对照组因警报进行剂量调整的比例分别为 55.6%（130/234）和 21.5%（52/242），干预组显著更高（p<0.0001） 。

尽管 CDSSs 能减少经肾排泄药物的不当处方，但不当处方率仍较高，原因之一是医生对 CDSSs 警报的接受度低，常忽视警报。低特异性警报和信息模糊的警报易引发警报疲劳，导致医生对警报接受度低。例如，Cho 等人调查发现，门诊环境中 4120 条肾毒性药物警报中，78.2%（3221 条）被忽视，在 35 名医生忽视的 289 条警报中，204 条（70.6%）被不当忽视，相比合理忽视警报，不当忽视更易引发药物不良反应 。

为提高医生对警报的接受度，可采取多种措施。Shah 等人开发的适用于门诊护理的选择性药物警报系统，仅指定高严重程度的警报，减少对医生工作流程的干扰，使警报接受率达到 67%，其中药物重复警报接受率最高（77%），药物 - 疾病相互作用警报接受率为 53% 。Hirsch 等人创建的系统，医生选药开处方时能根据肾功能自动输入剂量、频率和给药持续时间，44267 条自动推荐医嘱中，96%（42670 条）被医生接受 。此外，药师的干预也能提高医生对 CDSSs 警报的接受度，如 Choi 等人研究发现，有指定药师参与时，警报接受率的优势比为 1.353（p=0.0272） 。

在提醒医生关注 AKI 患者方面，CDSSs 也有相关研究，但提醒医生避免给 AKI 风险患者使用肾毒性药物的研究较少。Koyner 等人利用病房患者电子健康记录数据开发的 AKI 风险预测算法（E - STOPAKI），在预测 AKI 方面有一定作用，该模型预测 AKI 1 期和 3 期的受试者工作特征曲线下面积（ROC）分别为 0.74（95% 置信区间（CI），0.74 - 0.74）和 0.83（95% CI，0.83 - 0.84） 。后续还需进一步研究开发和评估能在 E - STOPAKI 识别出的高 AKI 风险患者使用肾毒性药物时提醒医生的系统。

药师利用 CDSSs 促进合理用药的方式

药师参与最终药物剂量决策，通过处方审核和建议，助力经肾排泄和肾毒性药物的合理使用。Bhardwaja 等人实施的系统，在分发经肾排泄药物时，若剂量超过基于肾功能的数值会向药师发出警告。在 3025 名干预组和 3100 名未使用该系统的对照组患者中，干预组剂量错误率为 33%，显著低于对照组的 49%（p<0.001） 。

Diaz 等人开发的系统，可帮助三级教学医院的药师识别肾功能降低的患者以及可能需要根据肾功能调整剂量的药物。干预前后，基于肾功能的合适处方率从 65% 显著提高到 86%（p<0.001） 。Niedrig 等人开发的系统，能前瞻性识别估算肾小球滤过率低于 60 mL/min 患者的二甲双胍处方，并向临床药理学家和药师发送实时电子警报。收到警报的人员会核实电子病历，必要时与处方医生确认剂量。在 240 名患者中，临床药理学家和药师建议减少或停用二甲双胍，191 名患者接受了该建议，有助于预防二甲双胍过量 。

Vogel 等人报告，使用能在分发需肾剂量调整或特定肾功能阈值下禁用药物处方时提醒药师的门诊系统，剂量错误率为 0.36% 。这些研究表明，CDSSs 在分发药物时告知药师剂量问题，有助于防止经肾排泄药物过量。但 CDSSs 存在使用局限性，如缺乏可移植性、互操作性，引入和维护成本较高等 。

一些研究聚焦于利用处方系统解决这些问题。Ishikawa 等人开发的系统，在给住院患者开具直接口服抗凝剂（DOAC）处方时，会自动打印 DOAC 核对表。使用核对表前，药师就 DOAC 处方（如剂量）向医生的咨询次数为 642 张处方中有 4 次（0.6%），使用后增加到 905 张处方中有 21 次（2.3%）（p=0.0089），有助于预防 DOAC 过量 。本文作者实施的住院患者处方检查系统（PCS），在处方上对经肾排泄药物名称前添加 “renal” 标签，标注患者估算的肾功能水平，并针对目标药物（别嘌醇、西苯唑啉、法莫替丁和吡西卡尼）使用基于肾功能的剂量核对表 。实施 PCS 前，四种目标药物的总体剂量错误率为 26%，实施后显著降至 3%（p<0.001） 。不过，该系统在目标药物处方开具时，无论剂量是否合适都会打印核对表，可能增加药师负担，未来可优化核对表的打印条件，如仅在肾功能剂量存在问题或疑似 AKI、肾功能恶化时打印。

在避免给 AKI 风险患者使用肾毒性药物方面，药师也有相关实践。Dahmke 等人构建的系统，能识别接受 “三重打击”（TW）疗法（非甾体抗炎药（NSAIDs）、利尿剂、血管紧张素转换酶抑制剂或血管紧张素受体阻滞剂联合使用）且肾功能降低的患者，并向药师发送警报 。在 21332 名住院患者中，290 名接受 TW 疗法，其中 216 名有 AKI 风险的患者被检测到，药师对 94 例提出干预建议，73 例（77.7%）被医生接受，表明药师借助 CDSSs 对 AKI 风险患者进行早期干预，可预防肾毒性药物诱发的 AKI。

CDSSs 对患者用药后随访的作用

全球关于 AKI 的临床流行病学研究的荟萃分析显示，住院患者 AKI 的合并发病率在成人中为 21.6%，总体为 23.2%，重症监护病房高达 31.7%，心力衰竭患者中为 32.4% 。爱荷华大学医院的一项回顾性队列研究表明，11311 名住院患者中有 1527 名暴露于高浓度肾毒性药物≥1 天，29% 随后发生 AKI，所有住院 AKI 事件中 22% 符合肾毒性 AKI 标准 。这些数据表明，住院期间 AKI 和肾毒性药物导致的 AKI 发生率较高，用药过程中密切监测患者至关重要。

CDSSs 在患者随访中发挥着重要作用，可帮助检测 AKI 的发生、延缓其进展，并防止 AKI 发生后使用如 NSAIDs 等肾毒性药物 。McCoy 等人开发的系统，当住院患者血清肌酐水平在开具 122 种肾毒性或经肾排泄药物中的至少一种后 48 小时内升高≥0.5 mg/dL 时，会向医生发送中断警报，提示避免或调整禁忌或高毒性药物 。干预后，肌酐水平升高 24 小时内，中断警报中药物的变更或停药率从干预前的 35.2% 提高到 52.6%（p<0.001） 。

Awdishu 等人创建的针对门诊和急性肾损伤成年患者的系统，可监测服用目标经肾排泄或肾毒性药物患者的肾功能变化，并在必要时建议停药或调整剂量 。前瞻性集群随机对照试验结果显示，干预组药物合理调整或停药率（10.9%）显著高于对照组（4%）（p<0.0001） 。Pou 等人创建的系统，能检测出服用肾毒性药物时发生 AKI 事件的住院患者，并发出中断警报，以确定处方医生是否随后减少剂量或停药 。干预组中，肾毒性药物变更或停药的患者比例从对照组 384 次肾毒性警报中的 78 例（20%）增加到 526 次警报中的 154 例（29%）（p<0.01） 。这些研究表明，CDSSs 有助于医生对使用经肾排泄或肾毒性药物患者的肾功能变化和 AKI 进行干预。

在药师对患者的随访中，CDSSs 同样发挥作用。McMullin 等人在大型大学医院开发的 DoseChecker 系统，针对 35 种经肾排泄或肾毒性药物，在需要调整剂量时向药师发出警报 。该系统对 28528 条处方订单进行电子筛查，发现 2859 条（10%）存在潜在剂量问题，其中建议 70%（1992 条）的处方订单减少日剂量，30%（867 条）增加日剂量 。药师就 2859 条警报中的 1163 条（41%）与医生沟通，医生在 868 条（75%）中同意调整剂量 。Schreier 等人开发的系统，在肾功能变化需减少药物剂量时向药师发出警报，并已成功应用于临床实践 。可见，药师使用 CDSSs 有助于提高患者使用经肾排泄或肾毒性药物的疗效和安全性。

结论

临床决策支持系统（CDSSs）在肾功能受损住院患者使用经肾排泄药物或肾毒性药物的管理中具有重要意义。在医生处方环节，虽能减少不当处方，但医生对警报的忽视影响其效果，可通过减少对医生工作流程的干扰、指定高严重程度警报、依据肾功能自动输入药物剂量等方式提高警报接受率。药师利用 CDSSs 进行处方审核和剂量确认，能有效防止经肾排泄药物过量，对 AKI 风险患者进行干预，有助于预防肾功能下降和 AKI 的发生 。不过，CDSSs 仍有进一步提升的空间，未来需要对其进行更深入的评估和改进，以更好地服务于临床，保障肾功能受损住院患者的用药安全。