Apotti-järjestelmän lääkkeenmääräämistä koskevien päätöksenteontuen varoitusten arviointi jatkokehitystä varten

Abstract

Opinnäytetyön tavoitteena oli kuvailla ja arvioida Apotti-järjestelmän lääkkeenmääräämiseen liittyvien päätöksenteontuen varoituksia niiden jatkokehitystä ja optimointia varten. Tavoitteena oli selvittää, kuinka paljon ja minkä tyyppisiä varoituksia tulee, sekä erityisesti, mitä eroja varoitusten tulemisessa ja niihin reagoinnissa on konservatiivisten ja operatiivisten erikoisalojen välillä. Tulosten avulla pyrittiin antamaan optimointi- ja jatkokehitysehdotuksia. Opinnäytetyö toteutettiin yhteistyössä Helsingin ja Uudenmaan sairaanhoitopiirin, HUS Apteekin ja Oy Apotti Ab:n kanssa.

Tutkimus toteutettiin poikkileikkaavana tutkimuksena rekisteripohjaisesta aineistosta, käyttäen hyödyksi STROBE-tarkistuslistaa. Tutkimuksen aineisto analysoitiin kuvailevin kvantitatiivisin menetelmin ja aineisto käsiteltiin Microsoft Excel-taulukko-ohjelman avulla. Opinnäytetyön teoriapohjassa kuvaillaan yleisesti kliiniseen päätöksenteontuen hyötyjä ja haittoja sekä Apotti-järjestelmän kliinisen päätöksentuen toiminnallisuuksia.

Tutkimuksen perusteella HUSissa 16 % lääkemääräyksistä tuottaa ponnahdusikkunana näkyvän varoituksen, joista 87 % ohitetaan. Operatiivisille ja konservatiivisille erikoisaloille tulleet varoitukset käsittivät lähes 60 % kaikista HUSissa näytetyistä lääkemääräyksen varoituksista. Molemmilla erikoisaloilla interaktiovaroitukset aiheuttivat eniten varoituksia ja niiden ohitusprosentti oli korkea. Suurin ohitusprosentti oli geriatrisilla, raskaus- ja imetysvaroituksilla. Parhaiten huomioitiin allergiaan ja lääkemääräyksen päällekkäisyyteen liittyviin varoituksiin. Tuloksien perusteella varoitusten optimointi ja sitä kautta varoitusten määrän vähentäminen olisi mahdollista. Lisäksi on havaittavissa, että käyttäjät eivät ole riittävän tietoisia siitä, kuinka Apotin lääkemääräysten päätöksentuki toimii ja miltä osin he voisivat itse vaikuttaa tulleiden varoitusten määrään.

The aim of the thesis was to describe and evaluate the clinical decision support warnings of the Apotti system for their further development and optimization. The goal was to find out how many and what types of warnings are issued and to find out what the differences are between the conservative and operational specialties in receiving warnings and reacting to them. The results were used to provide optimization and further development proposals. The thesis was carried out in cooperation with Helinki and the Uusimaa hospital district, HUS Apteekki and Oy Apotti Ab.

The study was carried out as a cross-sectional study of register-based material, using the STROBE checklist. The research material was analyzed using descriptive quantitative methods and the material was processed using the Microsoft Excel spreadsheet program. In the theory base of the thesis, the advantages and disadvantages of clinical decision-making support and the functionality of the Apotti system's clinical decision- support were described in general.

Based on the research, in HUS, 16% of prescriptions produce a pop-up warning. On average, 87% of the warnings were ignored. Alerts for operative and conservative specialties comprised almost 60% of all prescription alerts displayed in HUSis. In both specialties, interaction warnings caused the most warnings and had a high override rate. In both specialties, the highest override rate was for geriatrics, pregnancy, and breastfeeding warnings. Warnings related to allergy and duplicate medication had best acceptance rate.

The results showed that optimizing the warnings and thereby reducing the number of warnings would be possible. In addition, based on the research, it was noticeable that users are not sufficiently aware of how Apotti's prescription decision support works and to what extent they themselves could influence the number of warnings received.