The 141st Annual Meeting of the Pharmaceutical Society of Japan (Hiroshima)

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Oral Presentation

(E) Biopharmaceutics

[27V11-pm] リスクマネジメント/医薬品情報/薬物治療(がん)①

Sat. Mar 27, 2021 3:03 PM - 4:39 PM [Room V11] Oral Presentation 11 (Online)

座長:河原 昌美(愛知学院大薬)、内田 まやこ(大阪薬大)

3:03 PM - 3:15 PM

[27V11-pm10S] The effects of drug name similarity and therapeutic categories on dispensing errors

○Haruka Sagawa1, Tadamasa Kamimura2, Shinya Suzuki3, Seiichi Hayashi2, Koudai Yoshikawa1, Hayato Kizaki1, Satoko Hori1 (1. Keio University Faculty of Pharmacy, 2. Pharmaceutical department, Keiyu Hospital, 3. Pharmaceutical Department, Showa University Northern Yokohama Hospital)

目的:薬剤取違いは死亡事故に繋がり得る大きな問題である。薬剤取違いの原因としては,薬名類似や薬効類似が考えられるが,これらが実際の薬剤取違いにどの程度寄与するかについては十分に検討されてこなかった.本研究では,リアルワールドデータを用いて薬名類似や薬効類似が薬剤取違いに与える影響について定量的に明らかにすることを目的とした.

方法:けいゆう病院薬剤部において集積された調剤室における薬剤取違いインシデント事例(641件)を対象として、取違いが起きた薬剤間の薬名類似度を薬名類似度指標m2-vwhtfrag(玉木ら,2012)を用いて算出し,取り違えの生じやすさを判定する閾値を境に,類似(Similar),非類似(non-Similar)に分類した.薬効類似度は薬効分類番号に基づいて薬効が同等(Same),近い(Close),遠い(Far)に分類した.さらに,院内採用薬リストからすべての起こりうる組み合わせを内服薬・外用薬ごとに作成し、全ペアの薬名類似度と薬効類似度を求め,上記と同様に分類した.各分類での取違いの発生割合を,取違い件数/採用薬ペア件数として評価した.各指標値の計算プログラムはPython3.8を用いて作成した.

結果・考察:取違いの発生割合は、SameかつSimilarで最も高く0.38、Farかつnon-Similarで最も低く0.00022であった。いずれの薬効類似度分類においてもnon-similar群に比べ、similar群の方が有意に取違いの発生割合が高く,いずれの薬名類似度分類においてもFar,Close,Sameの順に取違いが起こった発生割合が高くなり,その割合はSameで顕著に高かった.本研究により、調剤室内において,処方された薬剤と薬名や薬効の類似性を有する薬剤の存在は相乗的に取違いの発生に影響を及ぼすことが定量的に示された。