阿片类药物处方中书面持续时间与计算持续时间的差异:前后研究

介绍

美国正处于阿片类药物泛滥之中[1，2］．阿片类药物的死亡率正在上升;2017年美国70,237例过量死亡中，超过67%归因于阿片类药物[3.］．药物过量可能很快成为50岁以下美国人死亡的头号原因。4］．阿片类药物过量是一种与大量医疗费用和资源利用相关的公共卫生危机[5-11］．慢性阿片类药物使用之前通常需要治疗急性疼痛[12]，长期处方阿片类药物与非法阿片类药物滥用的进展有关[13］．尽管处方阿片类药物的使用与死亡率之间存在明显的相关性，但阿片类药物仍然是常规处方[2，14，15］．而美国只占全球人口的4.3% [16]，美国人消耗了世界上80%以上的阿片类药物供应[17］．

在宾夕法尼亚州，2017年有5456例与药物有关的过量用药[18在全国与毒品有关的死亡人数中排名第三[19］．2016年，宾夕法尼亚州60%的县的处方率高于全国平均水平。2017年，尽管阿片类药物处方总体下降，但发放的羟考酮和氢可酮足以为每个宾夕法尼亚州人提供32个剂量单位的药物[18］．

减少阿片类药物处方数量、阿片类药物剂量和治疗持续时间对于遏制阿片类药物流行至关重要。州处方药监测项目(PDMPs)允许医生评估病人的受控药物处方史[20.］．慢性阿片类药物使用和死亡风险与处方剂量较高和持续时间较长有关[12，21］．在opioid-naïve个体使用第三天后，慢性阿片类药物使用的可能性每天都在增加。这种增长在第5天和第31天最为剧烈[22］．因此，美国疾病控制和预防中心(CDC)撰写了关于阿片类药物剂量和急性和慢性疼痛持续时间的指南[23，24］．具体来说，他们建议急性疼痛的持续时间为3天或更短，并建议不太可能需要超过7天。美国疾病控制与预防中心还建议，处方的剂量不应超过治疗期间所需的剂量[23］．因此，阿片类药物处方在无意中延长了治疗时间，可能导致慢性阿片类药物使用的风险增加以及相关的发病率和死亡率[25］．

卫生信息技术可以在提高护理质量、提高指南依从性和减少错误方面发挥关键作用[26］．电子健康记录(EHRs)与先进的病人护理质量有关[27-29]，而计算机化的供应商订单输入(CPOE)与提高效率和安全性有关[30.］．CPOE可以通过临床决策支持系统以主动(即弹出药物-药物相互作用警告)和被动(即剂量适当的默认处方设置)两种方式改善药物订购[31］．

一些要求提供者审查当前或以前阿片类药物处方的卫生信息技术干预措施已被证明会影响阿片类药物的处方模式。例如，PDMP要求在阿片类药物处方之前和期间审查受控物质的处方历史，这表明阿片类药物处方率有所降低[32］．此外，虽然一些医院试图通过处方预设特定数量的片剂来控制阿片类药物的处方模式[33，34]，其他研究表明，当需要手动输入处方中的片剂数量时，配发的片剂数量既有减少也有增加[35，36］．

我们目前基于供应商的EHR的CPOE订购屏幕有四个字段用于阿片类药物处方输入:(1)剂量(即片剂数量)，(2)频率(例如每天三次)，(3)持续时间(即剂量或天数)和(4)数量(即分配的片剂数量)。以前，系统不会自动计算剂量、频率和数量的持续时间，反之亦然。相反，它会在CPOE订购屏幕中提醒供应商，并建议更新持续时间或数量。这意味着医生可以开出有效期为3天、剂量为200片的处方，而只发出软警报。此外，在2018年8月之前，我们的机构不要求在我们的CPOE中输入持续时间值，这意味着该字段可以留空。2018年8月，我们通过修改EHR的阿片类药物处方设置引入了一些干预措施:(1)持续时间设置为必填字段;(2)a快捷按钮为符合CDC急性疼痛指南，增加了3天的持续时间，(3)所有阿片类药物订单的片剂数量预设为10片。

这项研究的目的是检查阿片类药物处方上写的治疗持续时间与与给药频率和分配药片数量相关的持续时间之间是否存在差异。也就是说，我们检查了按规定频率分发的药片的数量能持续多久(即计算时间)，并将其与处方者记录的持续时间进行比较写时间)用于我们机构的提供者订购的阿片类药物。此外，我们检查了从上述干预措施中对持续时间字段值的要求是否对准确表示持续时间有任何影响计算时间处方的。我们特别关注那些计算出的持续时间比持续时间字段中所写的时间长，因为这些时间直接与CDC处方指南相矛盾[23并可能增加长期使用阿片类药物相关负面影响的风险。

方法

数据采集

我们查询了医疗保健系统中心城市分部的电子病历系统，该系统包括一个城市学术三级医疗中心、一个城市学术社区医院和多个门诊诊所。我们检查了Epic (Epic Systems Corporation)通过第三方分析软件qliksense (QlikTech International)生成的数据，以制定所有门诊阿片类药物处方的清单，包括从2017年10月到2019年7月的22个月内写的出院药物。包括11个月的干预前期和11个月的干预后期。

我们提取了一些变量，包括片剂的数量、剂量单位(即毫克)、给药途径(即口服还是口腔)离散的剂量(即，15mg vs 10- 15mg，基于每剂量片数)，书面持续时间和给药频率。

为了本研究的目的，我们将给药途径限制在口服并排除了所有非片剂配方。最后，我们排除了丁丙诺啡和美沙酮药物，因为这些药物通常用于治疗阿片类药物使用障碍。

计算时间

为了计算每个处方的计算持续时间，我们取了系统中每个唯一可能的频率(即每天两次或每4小时一次)，并将这些频率映射到每24小时一天的等效用药次数。对于自然(PRN)药物，我们选择了可能的最大频率。因此，“每天两次PRN”导致每天两次给药，“每隔一天一次”导致每天0.5次给药。

接下来，我们选取了所有含有范围的剂量离散的剂量(即20-30毫克)并分离出每次给药可能的最大剂量(即30毫克)。我们通过最大剂量除以每片剂量来计算每次给药的片数。我们通过将每次给药的剂量除以每次给药的片数来计算可能的总剂量。最后，我们通过将总剂量除以每24小时给药次数，计算出以天为单位的计算持续时间。每次给药的最大剂量的选择意味着在保持其他变量不变的情况下，我们计算的持续时间是尽可能短的。

统计分析

我们首先将所有书面持续时间转换为以单位表示天。然后，我们检查了没有书面持续时间的处方的比例，以确定我们的干预是否对该领域的文献有影响。我们还检查了无法计算持续时间的处方比例，以确保干预前和干预后的时间相似。最后，我们比较了处方的数量和范围(如20-30毫克)，看看我们的干预是否对这类处方有影响。

为了比较每种处方的记录内容(即书面持续时间)和分配内容(即计算持续时间)，我们通过排除任何不包含这两个字段值的处方来生成我们的研究队列。此外，由于我们以天为单位计算计算的持续时间，我们排除了所有未以天为单位记录的书面持续时间。

我们检查了每个处方的书面持续时间，并将其与计算的持续时间进行比较。我们将每个关系分类为等于、大于或小于计算持续时间的书面持续时间。我们检查了干预前后书面持续时间和计算持续时间之间的关系是否有任何变化，并对记录书面持续时间的要求特别感兴趣。看到表1每个字段的示例以及我们如何编码关系。

在Qlik Sense中进行数据清理和计算。采用统计软件R 3.3.2 (the R Foundation)进行统计分析。分类值采用卡方分析。的t参数数据采用秩和检验，非参数数据采用秩和检验。

结果

一般的结果

在我们的研究期间，有92462种独特的阿片类药物处方符合30426例个体患者的初始纳入标准。平均每月处方数为4202.82张(标准差为204.32)，每人每月处方数中位数为1张(IQR 1-2)。

在干预前，16,863例患者共使用了47,131张处方;干预后，17483例患者共获得45331张处方。无显著差异(P=.06)，干预前(平均4284.64 [SD 200.68])和干预后(平均4121.00 [SD 180.74])的月平均处方数。每人每月1个处方的中位数没有变化(IQR 1-2，P= .37点)。

干预后无书面持续时间记录的处方比例有统计学意义的下降(33.54%，95% CI 33.12-33.97, vs 9.45%， 95% CI 9.19-9.72，P<措施)。对剩余9.45%没有书面期限的处方的评估似乎是由于先前处方的重新配药，这些处方不受新的文件要求的限制。

在比较前后期时，我们无法计算计算持续时间的处方比例有微小但显著的差异(6.01%，95% CI 5.80-6.23，对3.61%，95% CI 3.44-3.79，P<措施)。

干预前和干预后，包含范围剂量(即20-30 mg)的处方数量无显著差异(4.42%，95% CI 4.23-4.61, vs 4.66%， 95% CI 4.47-4.86，P=。08)。

92462张处方中有72364张(78.26%)有书面持续时间记录。其中，有2632张(3.64%)处方的书面持续时间单位由其他持续时间单位转换为天而其余的都是用这个度量单位写的。在72364张处方中，有50张(0.07%)因计算的持续时间无法计算而被排除。这导致92462张处方中有72314张(78.21%)符合我们比较的纳入标准:在72314张处方中，31300张(43.28%)在干预前，41014张(56.72%)在干预后。图1说明纳入和排除标准，并单独分组进行比较。

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书面和计算时间的比较

在72,314张处方中，41.97%(共30,353张，95% CI 41.61-42.33)的计算持续时间与其书面持续时间相等，41.06%(共29,694张，95% CI 40.70-41.42)的计算持续时间小于其书面持续时间，16.96%(共12,267张，95% CI 16.69-17.24)的计算持续时间大于书面持续时间。

要求记录书面持续时间显著提高了与相应书面持续时间相等的计算持续时间的数量，从38.86% (12,163/31,300,38.86%，95% CI 38.32-39.40)到44.35% (18,190/41,014,44.35%，95% CI 43.87-44.83)。P<措施)。此外，要求书面持续时间导致计算持续时间长于书面持续时间的处方减少(5617/31,300,17.95%，95% CI 17.52-18.37, vs 6650/41,014, 16.21%， 95% CI 15.86-16.57，P<措施)。干预前和干预后，书面持续时间和计算持续时间之间每种关系的百分比变化见表2。

讨论

主要研究结果

阿片类药物的流行是美国的一个主要问题，特别是在宾夕法尼亚州[1，18该州州长自2018年以来发布了州紧急灾难声明[37］．我们的医院和诊所位于该州一个主要城市的中心地带，在一个县，估计过量死亡的频率最高[38]并毗邻一个被认为是该地区非法阿片类药物交易中心的地区[39］．

为了帮助许多州、市和医院层面的举措，我们的临床信息学小组最近采用了解决方案来对抗阿片类药物的流行。这些措施包括简化PDMP查询，修改急诊科的处方设置，以及使用分析工具跟踪整个机构的阿片类药物处方[40，41］．

减少阿片类药物处方是防治这一流行病的关键步骤，处方的持续时间对患者成为慢性阿片类药物使用者的风险有重大影响[12，22］．

为了研究我们即将计划的干预措施，我们意识到我们需要一种可靠的方法来计算阿片类药物处方的持续时间。鉴于之前在我们的EHR系统中缺乏记录书面持续时间的要求，我们想要探索这是否是处方真实持续时间的准确表示，以及通过计算持续时间来衡量这一要求是否改进了处方持续时间的总体表示。

总体而言，书面持续时间为等于计算的持续时间(41.97%)或不到计算的持续时间(41.06%)占大部分时间。然而，16.96%的情况下，我们处方的计算持续时间比书面持续时间长，这与CDC处方指南相矛盾。我们担心，无意中延长阿片类药物处方持续时间可能会增加阿片类药物依赖的风险。我们必须借此机会强调，我们并不暗示这些处方是故意违反指南或延长患者阿片类药物治疗的持续时间。我们只是说，我们观察到这两个值有差异，我们认为这需要注意。解决这个问题的一个办法是修改电子病历系统。

为了提供最高水平的患者安全和最终用户满意度，电子病历需要持续审查和优化。缺少必需的字段导致处方持续时间与提供者记录的或可能的预期不匹配。这一点很明显，因为要求提供这一领域的文件减少了那些没有书面期限的处方，提高了准确代表其相应计算期限的书面期限的百分比，并减少了超过书面期限的计算期限的数量。正如我们的结果所讨论的那样，我们探索了在我们干预后仍然缺乏书面持续时间的剩余9.45%的处方，并确定它们可能是由于在我们修改之前写的处方的续订，其中系统允许之前留下空白的字段保留。此外，我们的干预确实减少了无法计算持续时间的处方数量(6.01% vs 3.61%)，但效果显著。我们将此归因于添加了一个快速按钮，如方法中所述。

许多研究表明，CPOE的改变如何影响阿片类药物的处方，尽管大多数文献关注的是片剂数量，而不是治疗的持续时间。Delgado等人证明，当从没有预设配药量的电子病历过渡到需要预设10片的电子病历时，两个急诊科的羟可酮5 mg/对乙酰氨基酚325 mg片剂的配药中位数分别从11.3降至10.0和12.6降至10.9 [33］．同样，Chiu等人证明，当门诊手术出院时处方阿片类药物时，将默认片数从30片修改为12片，将分配的片数中位数从30片减少到20片[34］．然而，他们没有检查处方的持续时间，并指出持续时间指南通常“比大多数患者需要的时间长得多”，并且修改分配的片剂数量将产生更深远的影响[34］．虽然我们认为减少片剂的分配对于对抗阿片类药物的流行至关重要，但目前，疾病预防控制中心的指南认为，处方持续时间是减少阿片类药物治疗和对抗这一流行病的重要衡量标准[23，24］．

相反，其他研究已经证明了完全取消阿片类药物预先设置的结果。santisteevan等人的研究表明，在急诊科中，取消氢可酮和羟考酮的默认20片，并要求处方者输入配药片数，将处方片数的中位数从20片减少到15片[35］．作者得出结论，电子病历预设可能会阻碍提供者开具阿片类药物以适当适应患者护理的可变性的能力(即，更痛苦的临床状况需要更多的片剂)，并且由提供者酌情开出的处方可能更合适。与这些结果相反，Zwank等人证明，在取消他们的15片预设并要求人工输入所分配的片剂后，平均片剂数量从15.31片增加到15.77片[36］．

Crothers等人还研究了电子健康档案系统之间从本地系统过渡到基于供应商的系统的影响[42］．他们以前的电子病历系统自动计算出的最大数量分配单元基于记录的剂量、频率和持续时间的PRN阿片类药物处方。在实施过程中，他们取消了这一功能，而是制定了预设的配药数量，门诊和住院病人出院的处方默认为30片羟考酮和羟考酮零氢可酮。这导致整体的分配单位减少1.4个，而住院病人出院的分配单位则减少3.9个[42］．

虽然这些研究调查了要求记录所分配的片剂数量变化的影响[33-36]，据我们所知，我们是第一个检查记录持续时间字段的要求，并将处方者预期的持续时间(即书面持续时间)与基于分配的片剂数量和提供的说明书计算的持续时间进行比较的公司。

我们的研究结果证实，阿片类药物处方持续时间的简单记录是不够的。如果持续时间字段与处方的其他元素没有直接联系，并且没有根据剂量、频率和数量自动计算持续时间(反之亦然)，则仍然存在不准确性。有趣的是，Crothers等人证明，去除这种功能可以减少阿片类药物的分配[42]，这是在EHR系统过渡期间进行的，并且增加了处方预设，这可能会影响其结果。鉴于阿片类药物处方持续时间对长期使用相关风险的重要性，以及过量使用的进一步可能性，拥有准确代表这一值的数据至关重要。此外，我们已经证明，当书面持续时间无法用于研究电子病历处方数据时，计算持续时间的回顾性计算是一种可行的选择。

为了提高对CDC阿片类药物处方指南的依从性，EHR系统供应商应考虑快速开发工具，在默认情况下，准确地表示处方持续时间和/或根据提供者输入的持续时间修改剂量和数量。如引言所述，这个计算已经存在于我们的系统中，但不存在硬停止或被动更新处方字段。如果医生打算开一片，每天三次，连续3天，系统应该自动将数量设置为9片;如果提供者将剂量减少到6片，则处方的持续时间应自动减少到2天。

限制

我们的研究是在一个单一的城市学术机构及其相关的门诊进行的;因此，我们的结果可能不能代表全国大多数医院。然而，鉴于我们的机构位于药物过量率第三高的州，我们的结果在与其他类似药物过量率的州进行比较时可能是有效的。

此外，正如在我们的方法中所讨论的那样，我们故意对计算持续时间的过程进行了偏差，通过假设个体剂量是可能范围中较高的剂量(即，如果可能剂量为5-10毫克，我们假设剂量为10毫克，从而意味着用量更快，持续时间更短)，使我们的结果持续时间尽可能短。这意味着，如果患者要定量用药，并且在较长时间内服用较低剂量，我们的计算可能没有充分反映计算持续时间长于书面持续时间的处方数量。此外，虽然我们的主要干预措施是使持续时间字段成为必需，但我们还添加了快速操作按钮并修改了一些处方设置，这可能会影响我们的后期结果，尽管我们希望这是最小的。最后，我们使用电子病历数据来表示药物的持续时间。虽然我们相信我们的处方准确地代表预期的治疗并遵守疾病预防控制中心的指导方针是很重要的，但我们没有确定个别患者是否按照书面规定服用了处方药，也没有检查每个处方是否在药房配药。

结论

阿片类药物处方持续时间的准确记录对于患者安全、分析阿片类药物流行状况的二次使用以及评估为应对这一公共卫生危机而实施的干预措施都至关重要。我们的研究表明，在我们的机构中，超过17%的处方在电子病历中记录的持续时间比通过处方剂量、频率和数量计算的持续时间短。要求在处方中记录持续时间字段在统计上改善了这些错误，但在临床上，大量处方仍然与计算的持续时间不匹配。电子病历供应商应投资于研发，以创建自动计算和填写阿片类药物处方值的功能，以确保处方得到准确表示，而医生和医院应投资于信息学举措，以研究和改进提供者的处方做法。