Voidaanko lääkemääräyksen yhteydessä tulevia varoituksia optimoida Apotti-järjestelmässä?

Vastavalmistuneessa opinnäytetyössäni tutkin Apotti-järjestelmässä lääkemääräyksen yhteydessä tulevia varoituksia ja järjestelmän käyttäjien suhtautumista niihin. Voitaisiinko varoituksia optimoimalla vähentää käyttäjien kokemaa hälytysähkyä ja lisätä potilasturvallisuutta?

Olen taustaltani sairaanhoitaja ja aloittanut Apotissa lääkitystiimin sovelluskehittäjänä vuonna 2016. Nykyisin työskentelen Apotissa potilasturvallisuudesta vastaavana laatuasiantuntijana.

Aloin opiskella tietotekniikan insinööriksi 2021 ja tein juuri hyväksytyn opinnäytetyöni aiheesta Apotti-järjestelmän lääkkeenmääräämistä koskevien päätöksenteontuen varoitusten arviointi jatkokehitystä varten.

Apotissa lääkemääräykset tehdään rakenteisena, mikä mahdollistaa lääkemääräyksen yhteydessä tarjottavan päätöksenteontuen. Päätöksenteontuki tuottaa käyttäjälle varoituksia lääkemääräyksen yhteydessä.

Ajatus ja tarve opinnäytetyöhön lähti siitä, että Apotti-järjestelmän käyttäjiltä tuli paljon palautetta niin sanotusta hälytysähkystä, johon käyttäjät ovat Apotin myötä törmänneet. Hälytysähkyssä käyttäjä kokee, että erilaisia varoituksia ja ponnahdusikkunoita tulee niin paljon, että niihin reagoiminen vähenee. Hälytysähky heikentää potilasturvallisuutta, sillä tärkeätkin varoitukset ohitetaan tai ne jäävät huomaamatta, jos varoituksia tulee liikaa.

Varoitusten suodattaminen ei ole kuitenkaan helppoa, sillä järjestelmän käyttäjillä on erilaisia tarpeita. Siinä missä toinen kokee ison osan varoituksista turhiksi, voi toinen kokea, että ei ole varoitettu tarpeeksi. Tämän vuoksi oli välttämätöntä alkaa selvittää tilannetta ja analysoida raakaa dataa. Rakenteinen kirjaus mahdollistaa tarkan selvityksen ja analyysin tekemisen.

Aikuisten osastolääkemääräykset tutkimuksen kohteena

Yhteistyökumppaninani opinnäytetyössä toimi HUS, joten lähdin selvittämään HUSin sairaaloissa tulleita lääkemääräyksen varoitteita. Otanta rajattiin aikuisten osastolääkemääräyksiin ja analysoinnissa vertailtiin eroja operatiivisten ja konservatiivisten erikoisalojen välillä, joiden määräykset käsittävät 57 % kaikista HUSissa tehdyistä osastomääräyksistä.

Lääkemääräyksen yhteydessä tulevat ponnahdusikkunavaroitukset ja niiden asetukset suodatuksineen on tehty ensimmäisen Apotti-käyttöönoton molemmin puolin, eikä niihin juurikaan ole sen jälkeen koskettu. Järjestelmän käyttäjillä ei ole ollut selkeää ja riittävää kuvaa siitä, kuinka Apotin päätöksenteko lääkkeen määräämisen yhteydessä muodostuu ja mistä tieto tulee.

Apotti-järjestelmään tulee Duodecimin kautta MedBasen tuottamat interaktio- (kahden lääkkeen epäsuotuisa yhteisvaikutus), raskaus-, imetys- ja allergioiden ristireaktiovaroitukset. Pharmaca Health Intelligence välittää Fimean Lääke 75 + (iäkkäiden lääkehoito) -varoitukset sekä tuottaa annosvaroitukset, jotka perustuvat potilaan ikään, painoon, pinta-alaan ja munuaisten toimintaan. Näiden lisäksi järjestelmä itsessään huomauttaa, jos potilaalle ollaan määräämässä lääke, jolle hän on allerginen, sekä jos ollaan määräämässä päällekkäinen lääke tai lääkehoito (samaa terapeuttista ryhmää).

Tutkimuksesta jätettiin pois Best Practice Advisory eli BPA -tyyppiset varoitukset.

Varoitusten ohitusprosentti on korkea

Apotti-järjestelmässä varoituksiin on jo tehty erilaisia suodatuksia, joiden ansiosta vain 16 % tehdyistä lääkemääräyksistä näyttää jonkin varoituksen. Ilman suodatuksia luku olisi 75 %. Nämä varoitukset ohitettiin keskimäärin 87 %:ssa kerroista.

Eniten varoituksia koko HUSissa tuottivat interaktiovaroitukset (43 % kaikista varoituksista), ja nämä ohitettiin operatiivisilla ja konservatiivisilla erikoisaloilla yli 90 %:ssa kerroista. Päällekkäisen lääkemääräyksen tai lääkehoidon varoituksia tuli toiseksi eniten (noin 29 %), mutta niiden ohitusprosentti ei ollut yhtä korkea kuin muiden varoitusten ohitusprosentti (keskimäärin 75 %).  Eniten ohitettiin Lääke 75 + -varoituksia sekä raskaus-, imetys- ja annosvaroituksia (ohitusprosentti 94–97 %).

Huomionarvoista on, että tehohoidon ja anestesian erikoisalalla on tiukimmat suodatusasetukset, eli vain kaikkein korkeimman tason varoitukset näytetään, ja siellä myös ohitusprosentti oli kaikkein pienin. Tämä näyttäisi puoltavan sitä, että kun varoituksista näytetään vain kaikkein tärkeimmät, niihin myös reagoidaan herkemmin.

Johtopäätöksiä

Tutkimuksen perusteella voisi olla perusteltua optimoida varoituksia tekemällä järjestelmään tiukempaa suodatusta muun muassa interaktiovaroitusten osalta sekä nostaa annosvaroituksen rajaa. Tämä vähentäisi käyttäjien turhiksi kokemia varoituksia.

Lisäksi tutkimuksen perusteella on havaittavissa, että loppukäyttäjät eivät ehkä ole tietoisia, kuinka he voivat itse vaikuttaa ponnahdusikkunassa näkyvien varoitusten määrään. Lääkärit voivat suodattaa itseltään interaktio-, raskaus- ja imetysvaroituksia. Järjestelmä näyttää jo lääkkeen määräämisen yhteydessä, ollaanko potilaalle määräämässä päällekkäinen lääkemääräys, allergisoiva lääke tai liian suuri annos, ja näihin reagoiminen jo ennen määräyksen kuittaamista estäisi ponnahdusikkunavaroitukset. Lisäksi järjestelmään on jo rakennettu valmiita lääkepaneeleita, joista tarpeettomat varoitukset (esimerkiksi päällekkäisen lääkemääräyksen varoitukset tai raskauteen liittyvät varoitukset) on suodatettu pois, ja näitä käyttämällä välttyisi turhilta ponnahdusikkunavaroituksilta.

Käyttäjien raportoima hälytysähky ei oikein korreloi sen kanssa, että ainoastaan 16 % lääkemääräyksistä tuottaa varoituksen. Näin ollen jatkotutkimuksena olisi hyvä selvittää, mitä muita varoituksia käyttäjille tulee lääkkeen määräämisen yhteydessä ja olisivatko nämä jotenkin optimoitavissa.

Tutkimus oli suuritöinen ja datan määrä yhden vuoden ajalta valtavaa. Tutkimuksen teko kuitenkin opetti sen, että päätöksentekoa helpottavien varoitusten ja suositusten säännöllinen seuranta ja analysointi on tärkeää. Vain säännöllisellä seurannalla voidaan varmistua varoitusten vaikuttavuudesta ja potilasturvallisuushyödystä.