O efeito dos alertas computadorizados de apoio à decisão adaptados aos cuidados intensivos na administração de combinações de medicamentos de alto risco e seu monitoramento: um estudo randomizado por conglomerado com implementação escalonada
CONTEXTO: As interações medicamentosas (IM) podem prejudicar os pacientes internados na unidade de terapia intensiva (UTI). No entanto, os sistemas de apoio à decisão clínica (SADC) destinados a ajudar os médicos a evitar IMs são afetados por alertas de baixo rendimento, causando fadiga de alerta e comprometendo a segurança do paciente. O objetivo deste estudo multicêntrico foi avaliar o efeito da adaptação de possíveis alertas de IM ao ambiente da UTI com relação à frequência de combinações de medicamentos de alto risco administradas. MÉTODOS: Aplicamos um estudo de implementação escalonada randomizado por conglomerado em nove UTIs na Holanda. Cinco UTIs já usavam potenciais alertas de IM. Foram incluídos pacientes com idade igual ou superior a 18 anos internados na UTI e com a administração de pelo menos dois medicamentos. Nossa intervenção foi um SADC adaptado, fornecendo alertas apenas para possíveis IMs consideradas de alto risco. A intervenção foi realizada em nível de UTI e direcionada aos médicos. Nossa hipótese é a de que mostrar apenas alertas relevantes melhoraria a eficácia do SADC e levaria a uma diminuição do número de combinações de medicamentos de alto risco administrados. A ordem em que a intervenção foi implementada nas UTIs foi randomizada por um pesquisador independente. O desfecho principal foi o número de combinações de medicamentos de alto risco administrados por 1.000 administrações de medicamentos por paciente e foi avaliado em todos os pacientes incluídos. Este estudo foi registrado no Netherlands Trial Register (identificador NL6762) em 26 de novembro de 2018 e agora está encerrado. RESULTADOS: No total, 10.423 pacientes admitidos na UTI entre 1º de setembro de 2018 e 1º de setembro de 2019 foram avaliados, e 9.887 pacientes foram incluídos. O número médio de combinações de medicamentos de alto risco administrados por 1.000 administrações de medicamentos por paciente foi de 26 ·2 (DP 53 ·4) no grupo de intervenção (n=5534), em comparação com 35 ·6 (65 ·0) no grupo-controle (n=4353). A adaptação de possíveis alertas de IMs para a UTI levou a uma redução de 12% (IC 95% 5-18%; p=0·0008) no número de combinações de medicamentos de alto risco administradas por 1.000 administrações de medicamentos por paciente, após ajuste para agrupamento e fatores prognósticos. INTERPRETAÇÃO: Este estudo de implementação escalonada randomizado por conglomerado mostrou que a adaptação de possíveis alertas de IMs ao ambiente da UTI reduziu significativamente a quantidade de combinações de medicamentos de alto risco administradas. Nossa lista de combinações de medicamentos de alto risco pode ser usada em outras UTIs, assim como a estratégia de adaptar alertas com base na relevância clínica pode ser aplicada a outros ambientes clínicos.
BACKGROUND: Drug-drug interactions (DDIs) can harm patients admitted to the intensive care unit (ICU). Yet, clinical decision support systems (CDSSs) aimed at helping physicians prevent DDIs are plagued by low-yield alerts, causing alert fatigue and compromising patient safety. The aim of this multicentre study was to evaluate the effect of tailoring potential DDI alerts to the ICU setting on the frequency of administered high-risk drug combinations. METHODS: We implemented a cluster randomised stepped-wedge trial in nine ICUs in the Netherlands. Five ICUs already used potential DDI alerts. Patients aged 18 years or older admitted to the ICU with at least two drugs administered were included. Our intervention was an adapted CDSS, only providing alerts for potential DDIs considered as high risk. The intervention was delivered at the ICU level and targeted physicians. We hypothesised that showing only relevant alerts would improve CDSS effectiveness and lead to a decreased number of administered high-risk drug combinations. The order in which the intervention was implemented in the ICUs was randomised by an independent researcher. The primary outcome was the number of administered high-risk drug combinations per 1000 drug administrations per patient and was assessed in all included patients. This trial was registered in the Netherlands Trial Register (identifier NL6762) on Nov 26, 2018, and is now closed. FINDINGS: In total, 10 423 patients admitted to the ICU between Sept 1, 2018, and Sept 1, 2019, were assessed and 9887 patients were included. The mean number of administered high-risk drug combinations per 1000 drug administrations per patient was 26·2 (SD 53·4) in the intervention group (n=5534), compared with 35·6 (65·0) in the control group (n=4353). Tailoring potential DDI alerts to the ICU led to a 12% decrease (95% CI 5-18%; p=0·0008) in the number of administered high-risk drug combinations per 1000 drug administrations per patient, after adjusting for clustering and prognostic factors. INTERPRETATION: This cluster randomised stepped-wedge trial showed that tailoring potential DDI alerts to the ICU setting significantly reduced the number of administered high-risk drug combinations. Our list of high-risk drug combinations can be used in other ICUs, and our strategy of tailoring alerts based on clinical relevance could be applied to other clinical settings.
