将机器人引入沙特阿拉伯的门诊配药和药物管理过程:一个由制药领导的多学科六西格玛绩效改进项目的回顾性回顾gydF4y2Ba

简介gydF4y2Ba

背景gydF4y2Ba

门诊护理和门诊药房管理应以提高患者安全、提高服务质量和降低成本为目标[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba-gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．六西格玛方法具有相同的目标，旨在通过消除可变性来提高质量和降低成本，其目标是实现几乎无错误的过程[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba］．非增值(NVA)药学任务的自动化可由自动化单元以更高的效率和更安全的方式进行，已在文献[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba]，虽然它们不可避免地会因设施的不同而有所不同，但它们一般如下:gydF4y2Ba

• 股票输入(gydF4y2Ba5gydF4y2Ba］gydF4y2Ba
• 检查存货及保管存货[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba］gydF4y2Ba
• 按到期日划分的股票轮转情况[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba］gydF4y2Ba
• 选股定位[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba］gydF4y2Ba
• 对受管制物质和高价值药物的监护和强制轮班结束计数[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba］gydF4y2Ba

法赫德国王医疗城于1984年开始运作，该设施有1200个住院床位，每年接待50万人次门诊，在研究期间每年增加约15%。它位于首都利雅得的中心。鉴于如此庞大且不断增加的工作量以及门诊部治疗的患者病情日益复杂，2017年对门诊部的活动进行了系统审查，作为变革管理过程的第一步，旨在将NVA药剂师任务减少到最低程度，改善患者体验，并提高患者安全。此时发现的问题主要与以下方面有关:由于系统缺乏透明度和配药产品标签错误的风险，难以确保安全配药，在配药链的早期通过产品标签加强错误的风险，药剂师在NVA任务中失去价值，随着服务需求的逐年上升，取药速度缓慢，处方和配药之间缺乏整合，在挑选过程中需要手动检查，药物可用性和库存过期造成的可避免浪费存在重大问题。gydF4y2Ba

在六西格玛项目中，这些问题被提出进行更全面的审查，并建立一个Ishikawa鱼骨图来描述投入和产出的不足gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

‎gydF4y2Ba 把这个图gydF4y2Ba

我们在审查期间和今后的总体理念是，患者体验和患者安全超出了等待时间和正确配药等指标，并纳入对药剂师提供有效患者教育和咨询的日益增长的期望[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]及监察处方，以避免病人接受过多或不适当的多配药[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba10gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

六西格玛是一种专注于消除服务或过程中的缺陷的方法论。它以统计数据为基础，以数据为驱动，注重持续改进[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba］．在这方面，对于像我们这样没有固定端点，而是具有服务、质量监控和改进周期的服务来说，这是一个极好的选择。在像我们这样的大型复杂组织中使用六西格玛的另一个好处是，它产生了一个路线图，改善了跟踪和监控作为其过程的一个组成部分。gydF4y2Ba

定义-测量-分析-改进-控制(DMAIC)过程是六西格玛过程的中心“脊柱”。对于卫生保健，在20世纪80年代首次引入制造业的基本流程已被调整为强调减少错误的预防部分，因为这使该流程与其他基本风险管理流程相适应，如故障模式影响分析和险些事故和实际事件的根本原因分析[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba］．卫生保健项目DMAIC的基本原则如下:gydF4y2Ba

• 定义:详细描述内部客户和外部客户(患者和家庭)以及每种客户类型的需求。定义所使用的过程及其功能，并清楚描述预期改善工作的目标[gydF4y2Ba12gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba
• 度量:描述反映客户满意度和过程性能改进的质量特征。度量还包括度量的创建，改进工作将针对这些度量。gydF4y2Ba
• 分析:使用分析工具分析数据，例如帕累托分析、过程流程图、鱼骨图和统计过程控制图，以确定必要的设计和过程修改，以实现客户满意度和性能目标。gydF4y2Ba
• 改进:分配资源并隔离它们，以便改进所需的设计和过程修改能够快速和全面地实施[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba
• 控制:使用质量管理工具进行持续监控，以确保性能改进得到保持。gydF4y2Ba

客观的gydF4y2Ba

应用六西格玛过程改进项目计划的总体目标和本研究的目标是改进和衡量自动化、人员重新分配和调整、工作流更改和集成将对门诊药房的服务、安全和效率带来的任何改进。gydF4y2Ba

DMAIC六西格玛变更管理过程在问题陈述集中于关注的领域、需要改进的条件或需要消除的困难时最为有效。gydF4y2Ba14gydF4y2Ba］．我们进行了一系列的分析，以定义我们的问题的特征及其单个问题，并生成我们的问题定义:gydF4y2Ba

• 供应、输入、过程、输出、客户(SIPOC)端到端操作概述(参见gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba)．SIPOC分析的价值在于，它在输入和输出过程的每个阶段确定了阻塞点。细分应该有最少的可行步骤，以充分描述整个过程，并以内部和外部利益相关者为终点，以确保所有更改都是针对改善与这些个人直接相关的结果。在本研究的SIPOC中，大部分变化发生在流程的第三阶段，这直接影响了最终的输出，包括药物周转时间(TAT)和患者等待时间、咨询的隔离时间和药物安全，如报告事发生率的第四个输出阶段所示。gydF4y2Ba
• SIPOC中的关键步骤(参见gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba)．正如前面所讨论的，大部分活动是在SIPOC的第三阶段。创建了一个包含平均TAT和任务类型(增值[VA]或NVA)的更详细的关键步骤流程映射，以查找潜在的延迟点和更改的机会。gydF4y2Ba
• 客户和涉众的细分和识别gydF4y2Ba文本框1gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

‎gydF4y2Ba 把这个图gydF4y2Ba

对流程的端到端调查显示了安全、质量和效率方面的多个弱点。调查确定了以下关注的领域:药物选择时间、标签的准确性和时间、药物的可获得性、过期和患者缺席造成的浪费、未使用药物重新引入的TAT，以及完成库存所需的时间。特别令人关注的是，由于工作流程缺乏透明度和缺乏系统生成的数据，在基于失效模式影响分析(FMEA)的基础上难以建立可行的风险管理缓解计划。gydF4y2Ba

经典的FMEA计划[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]对于任何高风险的活动，特别是高风险但检测到错误的机会很低或没有机会检测到错误的活动，活动被分解为单独的步骤，每一个步骤都可以减轻、纠正或消除前面步骤中的任何错误。我们的SIPOC确实在一定程度上指出了一个逻辑的FMEA过程，因为涉及交叉检查与计算机化的供应商订单输入(CPOE)和选择的错误风险的步骤在药剂师与患者最终交互之前的最终验证检查之前。然而，之前的步骤，特别是药剂师将药物贴标签和运送到配药窗口的过程，被认为增加了在给患者发放药物前药剂师最后检查过程中错误强化的风险。例如，在药物选择过程中出现“外貌相似、声音相似”(LASA)错误的风险。LASA错误率据报高达25.9%，占所有已报告用药错误的比例[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba］．此外，在此阶段手动使用患者标签可能会影响药剂师在最后检查期间的工作，实际上可能会增加错误的机会，而不是避免错误[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba，gydF4y2Ba18gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

在我们的审查中还注意到，花在患者身上的药物咨询时间可能太短，无法进行最佳的咨询和教育[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba］．患者-药剂师的时间也可能因需要管理患者数量和处理每天不断增加的交易率而“被挤压”[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

我们希望我们的药物链在药物链的每个阶段都能改进错误的检测，并降低风险。计算门诊药房日常操作中所有感知风险的FMEA风险优先级编号(RPNs)。在这项研究中，我们重点关注前面列出的两个条件，因为它们对患者安全至关重要，同时也反映了通过引入自动化可能获得的效率提高。FMEA rpn(严重性评分[SS] ×概率评分[PS] ×可检测性评分[DS])分别为:gydF4y2Ba

处方误解-病人错误-用药错误:gydF4y2Ba

Ss × ps × ds = 6 × 3 × 7 = 126gydF4y2Ba

患者出院时咨询不充分:gydF4y2Ba

Ss × ps × ds = 4 × 5 × 3 = 60gydF4y2Ba

咨询不足的高PS是基于患者服务时间的变化程度，稍后讨论。我们的总体得分与其他评估门诊部手动配药系统的中心所做的风险计算一致[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．看到gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba参阅医疗改善研究所所订程序及改善标准的更详尽说明[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

这些分析可以生成六西格玛问题陈述:gydF4y2Ba

目前的门诊配药系统在等待时间和与药学专业人员接触时间方面否定了患者的质量，在药物标签错误和配药不完全方面对患者存在风险，在时间和资源方面存在潜在的浪费。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

研究设计gydF4y2Ba

该研究持续了20个月(2019年4月- 2020年12月)，3个月后(2019年7月)自动药房上线。gydF4y2Ba

为了评估自动化、任务重新分配和工作流重组带来的变化的影响，有必要建立进一步的度量标准;我们回顾了我们的六西格玛变化过程，并回顾了在gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba及其离散事件的流程图分析，每个步骤具有平均TAT，每个阶段具有因原因延迟的风险(gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba)．接下来，TAT是通过对该过程每一步的多次观察计算出来的。gydF4y2Ba

可以直接审查技术援助延期和经常延误的原因。考虑到涉众的数量和多个数据点，我们构建了一个Ishikawa鱼骨因果图，以帮助内部涉众团队进行头脑风暴，以捕获过程变化的来源，深入挖掘延迟的原因，调查每个有害影响，并确定可纠正和可改进的原因[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

选择确定的离散事件进行纠正、改进或减轻。在我们的评估期间，最后的任务是回到TAT和延迟评估，并结合Ishikawa的实践，决定最终的变量和派生的指标，这些指标将最准确、可靠和适当地表明我们实施的任何更改的效果。该团队在该机构分析部门的支持下，选择了11个关键的可测量结果变量并导出了指标(参见gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba)．评审还有助于团队选择，因为我们确定了过程变化和阻碍改进的瓶颈(参见gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)，并可以将直接参与这些点的人员招募到项目团队中。gydF4y2Ba

选择变量的基本原理是，它们直接解决了我们试图解决的问题和问题的关键领域，正如我们在六西格玛过程映射和石川解构中确定的那样，它们也适用于一系列相互关联和相互依赖的复杂问题:这是选择六西格玛作为我们变更方法的一个基本原因，因为一个变量的改进可能影响多个指标，它们之间的相互作用通过六西格玛的改进瓶颈的识别很好地描述。为度量标准开发确定的变量包括配药错误的风险、系统加强错误风险而不是降低错误风险的风险、系统有多少透明度的问题、员工价值的损失、患者体验、在系统中保持足够的吞吐量以允许隔离的药师-患者时间、通过集成确保药物可用性，以及减少由于过期/错误放置造成的药物损失。派生度量的目的是用我们想要研究的变量的数据进行三角测量，这些变量很难直接解决(gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

我们对门诊药房流程和管理再造的自动化“心脏”所需的材料和解决方案的回顾是根据文献的回顾[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba5gydF4y2Ba］．通过对2017-2019年包装分配率(平均292,662,SD 34301包/月;平均10,452，标准标准1225包/天)，平均病人负荷为42,663(标准标准2992)名病人/月，或1524(标准标准107)名病人/天。gydF4y2Ba

如前所述，我们体验到使用该服务的患者每年增加约15%，并且我们为此计划了所需的额外容量。gydF4y2Ba

门诊药房在自动化前和自动化后都是24小时服务，高峰期从上午9点到中午，下午4点到6点。这对于规划是很重要的，因为在这些期间不可能重新进货，两个机器人单元都致力于满足分配需求。gydF4y2Ba

我们的目标是尽可能实现库存管理过程的广泛自动化;因此，我们研究了具有半自动和全自动输入的系统，并计划在患者数量少的时间以350-500包/小时输入的最低速率进行。gydF4y2Ba

BD Rowa Vmax 160硬件的选择基于上述选取和输入速度的标准和正集成属性。购买了两台机器，每台尺寸为7.4米长× 1.6米宽× 2.9米高。每个单元有~12,500种药物的容量，具有18,300-20,100种药物的潜在高密度存储能力。外部结构通过螺旋溜槽为9个点胶台提供服务，由2个带进料门的单向皮带提供，由2个机器人采摘单元的4个出口点的1个双向皮带提供服务。考虑到每天在我们的门诊部分配的大量药物，并且为了达到我们所要求的更高的药物选择和分配率，我们选择不连接两个单位，而是在两个单位充分储存所需的药物。连接这些单元有一些好处，如果一个机器人单元以更快的速度操作采摘，它可以接管更大的负载，分配更多的分配桌子。然而，这种单位间的交叉活动可能会中断采摘，并在分配活动中产生微小但重要的中断。gydF4y2Ba

机器人装置的补充是通过电子补充系统进行的，该系统根据持续的库存和消耗检查，触发每种药物的库存请求和平均水平。gydF4y2Ba

该项目采用开放的方法与现有的医院信息技术(HIT)集成，因为计划在2017年将全组织范围内的信息环境替换为Epic Systems Corporation的电子病历(EMR)，到2022年将所有服务和健康信息的EMR集成到EMR中，并支持预约、药物记录和处方。gydF4y2Ba

FutureGate Pharmaflow架构被选择用于机器人药房的初始和持续集成。此解决方案可以通过运行状况级别7 (HL7)进行接口，因此足够灵活，可以通过不断变化的HIT环境进行操作。gydF4y2Ba

当机器人药房在药品输入处需要额外的标记和额外的标签时，这些条形码是由Pharmaflow处方管理器生成的，尽管在投入使用和研究期间逐步引入的药品全球贸易项目编号(GTIN)在一定程度上减少了这种需求。采用整箱配药。gydF4y2Ba

Pharmaflow解决方案也是基于确保服务的连续性而选择的。该解决方案的VMware支持机器人药房的互操作性，它完全在设施的防火墙内，并且没有打开入站端口的要求。紧急维护请求由远程访问代理通过传输控制协议(TCP)端口443(仅限出站规则)上的安全套接字层(SSL)管理。虚拟代理网络(VPN)访问是由我们的设施发起的，如果供应商工程师需要访问远程服务器维护。用户标识以及任何操作的日期和时间都被电子记录下来。gydF4y2Ba

通过对人工库存的回顾性审查，解决了药物浪费的问题以及在实施自动化后是否减少了这一问题，这些库存是由于重组前一篮子8种不同药物的过期或不正确存储造成的损失，以及对这些相同药物在重组后的自动化报告的审查gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．这些药物的选择代表了我们门诊库存中广泛选择的药物类型，从存货量小的慢速药品到存货量大的常用药品、专科药品和肠外和肠内产品。没有使用成本较高的项目，因为它们的单一项目价值可能会扭曲库存成本节省，而且它们受个别库存控制措施的制约。gydF4y2Ba

这种有针对性的方法在前期被用作数据，由于进行全系统的盘存的困难，有限。gydF4y2Ba

道德的考虑gydF4y2Ba

由于从我们整个设施的医疗设备不断收集数据，所有护理和医务人员都知道正在收集和分析实际和险些发生的事件，因此收集数据不需要获得法赫德国王医疗城伦理委员会的正式同意。gydF4y2Ba

研究过程gydF4y2Ba

记录用于分析的数据是匿名的，包括医院编号、性别、姓名、出生日期或其他可识别材料。所有活跃在门诊部的员工都被告知了研究的目的和正在进行的数据收集。此外，变更管理过程和相关的数据收集是设施国际联合委员会(JCI)质量改进过程和零伤害目标的一致部分。根据设施协议，药剂科拥有所有药物管理自动化数据，被公认为药物安全的领导部门。BD临床和FutureGate全球客户服务部门参与了自动化解决方案的优化。要求屋宇署医务事务部对数据进行更深入的分析。BD的医疗事务部是公司商业运作之外的一个独立部门。gydF4y2Ba

入选标准gydF4y2Ba

所有处方片剂和胶囊订单都通过门诊药房作为原包装药物分发，或作为新处方或作为处方项目;这包括通过制造商的条形码识别进入系统的整盒品牌药物和通过设施应用的条形码标识符进入系统的整盒非专利药物。包括准备使用的悬浮液和需要重组的悬浮液，以及颗粒形式的酶补充包装。根据处方，预先填充的药物注射器和粉末和溶剂注射包作为包装和单独的项目。gydF4y2Ba

排除标准gydF4y2Ba

该研究不包括单位剂量的悬浮液、片剂或胶囊药物。不包括病人名称的药物和水泡包。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

自动化前的每周总结报告显示，75%的患者的平均和中位数服务时间略低于预期的TAT 19.1数字分钟;然而，95%的患者仅为47分钟。2020年初的自动化后结果显示，平均TAT降至11.8数字分钟，88%的患者在20数字分钟内获得服务(见gydF4y2Ba表6gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

主要研究结果gydF4y2Ba

六西格玛方法允许药物管理过程的快速转变。“错误病人-错误用药错误”的RPN降低了5.25:1，“病人离开单位咨询不足”的RPN降低了2.5:1。根据保健改善研究所的准则[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba]， RPN降低50%(2:1)表明FMEA过程成功。不完全处方与订单的比例从3.0%下降至1.83%，与之前的风险分析研究一致[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．配药错误率从1.00%下降到0.24%，这可能反映了工作流程的变化，在预再造过程中，由于“上游”标签错误而导致的配药风险降低。gydF4y2Ba

FMEA可检测性评分是咨询的一个持续关注的问题，尽管自动化已经允许患者-药剂师时间的隔离。当然，困难在于如何量化咨询的有效性。结构化的病人教育方法和“回教”方法的使用可以让我们更完整地量化病人咨询的有效性。值得注意的是，配药中位数时间的95% CI具有更窄的时间分散(9.599-12.637 vs 14.702-16.987)，这种可变性的减少，以及总体时间的减少，使我们更有信心规划一致的结构化药师-患者咨询时间。额外的时间来自于NVA药剂师任务的减少和患者等待时间的减少。gydF4y2Ba

不断发展的EMR项目可能有助于评估患者-药剂师时间增加的影响，因为它可以帮助我们确定与患者不坚持用药或在家不正确用药相关的入院数量。小规模研究表明，在沙特阿拉伯，因家中用药错误而入院的人数占急诊室入院人数的14.7%，其中47.2%是因未服药或未服药而入院的[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

人员是Ishikawa缺陷图的核心组成部分，值得注意的是，从用于这些类型任务的全职员工(FTE)时间来看，自动化的变化揭示了多少NVA任务时间。节省的大量全职工作时间并不会减少工作人数;通过教育对工作人员进行重新部署和调整，使其更以患者为导向的活动正在进行中，鉴于我们预计使用该服务的患者每年将持续增加约15%，我们认识到该部门所有领域都需要额外的能力。gydF4y2Ba

我们进行了一系列的分析来定义我们的问题的特征，我们遇到的一个主要问题是，我们在自动化之前进行的许多手工活动没有生成数据，或者很难获得和评估数据。有了自动化，大量的“被动”数据收集就发生了，从而提高了系统的透明度。gydF4y2Ba

例如，由于缺乏数据预自动化，需要为浪费审查选择“篮子”药物，由此计算的成本节省是可观的。自动化后，通过动态库存，我们可以将这些审查扩展到机器人药房内的整个库存。其他关于机器人药房装置的研究表明，在3.5-3.75年内可获得投资回报[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba，gydF4y2Ba6gydF4y2Ba]，以减少浪费为回报的重要组成部分。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

我们的数据表明，该系统的效率和安全性都在随着时间的推移而提高。我们相信，这些持续的改进与员工“学习”了这项技术、越来越积极主动地使用它、能够更有效地使用新系统，以及利用自动化带来的机会有关。我们最初的六西格玛问题陈述包括我们的系统“在时间和资源方面存在潜在浪费”的问题。我们进行的重组的一个关键方面是，我们可以更清楚地确定这些潜在的损失在哪里，并更准确地针对它们。gydF4y2Ba