การพัฒนาเครื่องมือส่งสัญญาณเพื่อใช้ค้นหาเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์จากการใช้ยาในโรงพยาบาลทรายมูล
Development of a Trigger Tool for Detecting Adverse Drug Events at Saimoon Hospital
คำสำคัญ:
เครื่องมือส่งสัญญาณ, เหตุการไม่พึงประสงค์จากการใช้ยา, Trigger tool, Adverse Drug events (ADEs)บทคัดย่อ
บทคัดย่อ
วัตถุประสงค์: เหตุการณ์ไม่พึงประสงค์จากการใช้ยา (Adverse Drug Events: ADEs) เป็นปัญหาสำคัญด้านความปลอดภัยของผู้ป่วย โดยระบบเฝ้าระวังของโรงพยาบาลทรายมูล ซึ่งเป็นโรงพยาบาลชุมชน ยังขาดการค้นหาเชิงรุกและเครื่องมือส่งสัญญาณ (Trigger Tool) ที่ครอบคลุม การวิจัยนี้มุ่งประเมินอุบัติการณ์ของ ADEs และ ประสิทธิภาพของเครื่องมือส่ง สัญญาณในการค้นหา ADEs ในหอผู้ป่วยใน โรงพยาบาลทรายมูล
วิธีศึกษา: การศึกษาครั้งนี้เป็นการวิจัยเชิงพรรณนาแบบย้อนหลัง โดยทบทวนเวชระเบียนผู้ป่วยใน ช่วงเดือนมกราคมถึงธันวาคม 2567 และใช้เครื่องมือส่งสัญญาณที่ดัดแปลงมาจากชุมชนนักปฏิบัติภายใต้สมาคมเภสัชกรรมโรงพยาบาล (ประเทศไทย) จำนวน 10 ตัวส่งสัญญาณ เพื่อคัดกรองและระบุ ADEs จากเวชระเบียนผู้ป่วยใน วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิติเชิงพรรณนาและ %Positive Predictive Values (%PPV) และช่วงความเชื่อมั่น 95%CI โดยใช้วิธี Clopper–Pearson Exact Binomial Method
ผลการศึกษา: จากการทบทวนเวชระเบียน จำนวน 1,214 เวชระเบียน พบ ADEs จำนวน 87 เหตุการณ์ (ร้อยละ 7.17; 95% CI 5.8% - 8.8%) จากผู้ป่วย 82 ราย คิดเป็นอัตราการเกิด ADEs ขณะนอนโรงพยาบาล 11.36 เหตุการณ์ต่อ 1,000 วันนอน (95% CI 8.4% - 15.0%) โดย ADEs ที่พบมากที่สุดคือ Hypoglycemia (ร้อยละ72.41; 95% CI 61.8% - 81.5%) ยาที่เป็นสาเหตุหลักที่ทำให้เกิด ADEs คือยาลดระดับน้ำตาลทั้งชนิดรับประทานและชนิดฉีด (ร้อยละ 77.87; 95% CI 69.5% - 84.9%) เมื่อจำแนกประเภทพบ Non-preventable ADEs ร้อยละ 4.12 (95% CI 3.1% - 5.4%) และ Preventable ADEs ร้อยละ 3.05 (95% CI 2.2% - 4.2%) ระดับความรุนแรงส่วนใหญ่เป็นระดับ E ร้อยละ 4.53 (95% CI 3.4% - 5.9%) สำหรับประสิทธิภาพเครื่องมือส่งสัญญาณ พบตัวส่งสัญญาณที่มีค่า %PPV เท่ากับ 100.00 ได้แก่ การวินิจฉัยอันตรายจากยา (G2) (95% CI 47.8% – 100%), ค่า Serum Creatinine เพิ่มขึ้นจากการใช้ยา (G5) (95% CI 2.5% – 100%), ค่าการทำงานของตับผิดปกติ (G6) (95% CI 2.5% – 100%), ระดับน้ำตาลในเลือด ≤ 50 mg/dl ร่วมกับได้ยารักษาเบาหวาน (S1) (95% CI 85.2% – 100%) และผู้ป่วยที่ได้รับยา Warfarin มีค่า INR ≥ 4 และ/หรือได้รับ Vitamin K (S2) (95% CI 54.1% – 100%) พบคำสั่งหยุดหรือพักการใช้ยา (G3) ส่งสัญญาณมากที่สุด คือ 294 ครั้ง ได้ค่า %PPV เท่ากับ 15.98 (95% CI 12.0% – 20.6%) และสามารถนำไปสู่การตรวจพบความคลาดเคลื่อนทางยา (Medication Error)
สรุปผลการศึกษา: เครื่องมือส่งสัญญาณที่ปรับให้เหมาะสมกับบริบทของโรงพยาบาล สามารถใช้เป็นระบบเฝ้าระวัง ADEs เชิงรุกได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะตัวส่งสัญญาณที่อาศัยข้อมูลทางห้องปฏิบัติการและมีความจำเพาะสูง ผลลัพธ์จากการศึกษานี้สามารถใช้ เป็นข้อมูลพื้นฐานในการพัฒนาระบบความปลอดภัยด้านยาและมาตรการป้องกันเหตุการณ์ที่สามารถป้องกันได้ในโรงพยาบาลชุมชนต่อไป
เอกสารอ้างอิง
เอกสารอ้างอิง
Laatikainen O, Miettunen J, Sneck S, Lehtiniemi H, Tenhunen O, Turpeinen M. The prevalence of medication-related adverse events in inpatients-a systematic review and meta-analysis. Eur J Clin Pharmacol 2017; 73(12): 1539-49. doi: 10.1007/s00228-017-2330-3. PubMed PMID: 28871436.
Classen DC, Pestotnik SL, Evans R, Lloyd JF, Burke JP. Adverse drug events in hospitalized patients: Excess length of stay, extra costs, and attributable mortality. JAMA 1997; 277(4): 301-6. PubMed PMID: 9002492.
ศูนย์เฝ้าระวังความปลอดภัยด้านผลิตภัณฑ์สุขภาพ กองยุทธศาตร์และแผนงาน สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา. สรุปรายงานอาการไม่พึงประสงค์จากการใช้ยา ประจำปี 2567 [อินเตอร์เน็ต]. 2568 [เข้าถึงเมื่อ 23 มีนาคม 2568]. เข้าถึงได้จาก: https://hpvcthai.fda.moph.go.th/publication-documents/category/annual-adverse
Griffin FA, Resar RK. IHI Global Trigger Tool for Measuring Adverse Events. 2nd ed. Cambridge, Massachusetts: Institute for Healthcare Improvement; 2009.
Hibbert PD, Molloy CJ, Schultz TJ, Carson-Stevens A, Braithwaite J. Comparing rates of adverse events detected in incident reporting and the Global Trigger Tool: a systematic review. Int J Qual Health Care 2023; 35(3): mzad056. doi: 10.1093/intqhc/mzad056. PubMed PMID: 37440353.
Li N, Lv XM, Jiao CY, Zhang DL, Chen LW, Chang YL, et al. Application and evaluation of the global trigger tool approach to adverse drug event monitoring in the high-risk elderly inpatients with multiple chronic diseases. Front Pharmacol 2025; 16: 1594176. doi: 10.3389/fphar.2025.1594176. PubMed PMID: 40620674.
น่ารัก ยี่สุ่นแป้น, ปราโมทย์ ตระกูลเพียรกิจ, วรรณี กีรติเตชากร, ทิฆัมพร เอื้อวิเศษวงศ์, ธิดา นิงสานนท์, อุษา ฉายเกล็ดแก้ว, และคณะ. การค้นหาเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์จากการใช้ยาโดยใช้เครื่องมือส่งสัญญาณ ของโรงพยาบาลประจำจังหวัดในประเทศไทย. วารสารเภสัชกรรมไทย กรกฎาคม-ธันวาคม 2558; 7(2): 234–49.
ณิชารีย์ อินทร์ประสิทธิ์, ปราโมทย์ ตระกูลเพียรกิจ, ทิชา ฤกษ์พัฒนาพิพัฒน์, สุวัฒนา จุฬาวัฒนทล. การทดสอบการค้นหาอาการไม่พึงประสงค์จากการใช้ยาโดยใช้เครื่องมือส่งสัญญาณที่พัฒนาขึ้นสำหรับโรงพยาบาลมหาวิทยาลัยแห่งหนึ่งในประเทศไทย. วารสารเภสัชกรรมไทย กรกฎาคม-กันยายน 2562; 12(3): 642–52.
Augustino M, Rowcliffe M, Feemster A, Smith J, Duncan R. Analysis of medication-related triggers to determine adverse drug events. Eur J Hosp Pharm 2023; 30(2): 92-5. doi: 10.1136/ejhpharm-2021-003078. PubMed PMID: 35177534.
Dauny V, Minaud A, Boutitie L, Genet B, Boddaert J, Zerah L. Use of a trigger tool to describe and screen drug-related hospital admissions in older adults: the TRIGGAge retrospective cohort study. Age Ageing 2025; 54(1): afae276. doi: 10.1093/ageing/afae276. PubMed PMID: 39775781.
ดวงใจ ดวงฤทธิ์, วริศรา เหนือจักรวาล, ชัญญา มณีชัย, ศศินา ประยูรพงษ์. การใช้เครื่องมือส่งสัญญาณในการค้นหาและป้องกันเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์จากการใช้ยา. วารสารศูนย์การศึกษาแพทยศาสตร์คลินิก โรงพยาบาลพระปกเกล้า มกราคม-มีนาคม 2566; 40(1): 124–30.
สมาคมเภสัชกรรมโรงพยาบาล (ประเทศไทย). แนวทางปฏิบัติในการทำงานติดตามอาการไม่พึงประสงค์จากการใช้ยา. กรุงเทพฯ: ปรมัตถ์การพิมพ์; 2559.
Hwang SH, Ah YM, Jun KH, Jung JW, Kang MG, Park HK, et al. Development and validation of a trigger tool for identifying drug-related emergency department visits. Int J Environ Res Public Health 2021; 18(16): 8572. doi: 10.3390/ijerph18168572. PubMed PMID: 34444320.
Yu N, Wu L, Yin Q, Du S, Liu X, Wu S, et al. Adverse drug events in Chinese elder inpatients: a retrospective review for evaluating the efficiency of the Global Trigger Tool. Front Med 2023; 10: 1232334. doi: 10.3389/fmed.2023.1232334. PubMed PMID: 37841014.
นุศรา หมัดบวช, สุทธิพร ภัทรชยากุล, สงวน ลือเกียรติบัณฑิต. ผลของการใช้เครื่องมือสำหรับการบริบาลทางเภสัชกรรมที่พัฒนาขึ้นเพื่อจัดการกับเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์จากยาที่ป้องกันได้ในผู้ป่วยศัลยกรรมทั่วไป. วารสารเภสัชกรรมไทย กรกฎาคม-ธันวาคม 2561; 10(2): 494–504.
วิธนี เกตุพุก, กนกกช บุศย์น้ำเพชร, อรรถยา เปล่งสวน, รุจิรา โสภากร. การค้นหาเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์จากยาโดยใช้ตัวส่งสัญญาณ ในผู้ป่วยที่พักรักษาตัวในโรงพยาบาล. วารสารเภสัชศาสตร์อีสาน กรกฎาคม-กันยายน 2559; 12(3): 16–23.
Rozich JD, Haraden CR, Resar RK. Adverse drug event trigger tool: a practical methodology for measuring medication related harm. Qual Saf Health Care 2003; 12(3): 194-200. doi: 10.1136/qhc.12.3.194. PubMed PMID: 12792009.
Pandya AD, Patel K, Rana D, Gupta SD, Malhotra SD, Patel P. Global Trigger Tool: Proficient Adverse Drug Reaction Autodetection Method in Critical Care Patient Units. Indian J Crit Care Med 2020; 24(3): 172–8. doi: 10.5005/jp-journals-10071-23367. PubMed PMID: 32435095.
รจเรศ นิธิไพจิตร, ธีระพงษ์ ศรีศิลป์, พีรยา ศรีผ่อง, ปวิช พากฏิพัทธ์, นฤมล คูณเจริญรัตน์, เพชรรัตน์ดา ราชดา. การพัฒนาเครื่องมือส่งสัญญาณเพื่อใช้ติดตามเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์จากยาในงานเภสัชกรรมการจ่ายยาด้วยการสร้างแผนที่มโนทัศน์. วารสารเภสัชกรรมไทย ตุลาคม-ธันวาคม 2566; 15(4): 843-53.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2026 ยโสธรเวชสาร
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของยโสธรเวชสาร
