應用Wichens認知模型分析住院藥房調劑差錯與改進*

楊文月，李曉利，李 倩，張永梅，劉海軍，溫正旺

（河北省邯鄲市第一醫(yī)院，河北 邯鄲 056002）

藥品調配差錯是指調配的藥品與醫(yī)囑有一處或多處不一致的情形［1］。11%的醫(yī)療不良事件是由調配差錯引起的［2］。在調配實踐中，執(zhí)行調配動作的客體是藥師，而支配藥師調配動作是藥師的思維，絕大多數(shù)差錯的行為都源于信息加工的錯誤［3］。目前，國內調配差錯的研究止步于藥房布局、人力資源、獎罰措施、標簽提醒等［4-5］，顯然無法滿足差錯原因研究的需要。本研究中利用心理學家Wichens的信息加工模型［6］設計差錯登記表，通過分析登記數(shù)據(jù)，從信息加工的角度改進調配工作，并進一步驗證了措施的有效性?，F(xiàn)報道如下。

1 資料與方法

1.1 資料收集

住院藥房差錯數(shù)據(jù)是由復核藥師在核對時發(fā)現(xiàn)并登記，為調配內差錯。統(tǒng)計我院住院藥房2016年下半年和2017年上半年的差錯，為保證實驗具有可比性，在科室人員安排上保持一致，排除差錯的外在因素，如軟件方面醫(yī)院操作系統(tǒng)、硬件方面等影響因素。

1.2 差錯登記表的設計

1992年，心理學家Wichens提出的信息加工模型是心理學中研究認知錯誤發(fā)生機制的重要理論工具之一［6］，廣泛應用于航空安全、煤礦安全、核安全等領域［7］，詳見圖1。該模型中，藥師可被看作一個信息處理器，藥品調配即信息加工處理的過程，藥師對處方信息進行接收和分析，形成“決策與計劃”，即“取藥指令”，并完成行為輸出；調配差錯的發(fā)生主要表現(xiàn)為對處方信息的分析錯誤，從而形成錯誤的“取藥指令”或“取藥指令”準確但在執(zhí)行階段產(chǎn)生錯誤。

圖1 Wichens的認知模型（信息處理模型）

為便于統(tǒng)計，將差錯類型分為數(shù)量差錯、品規(guī)差錯、品種差錯。數(shù)量差錯是指多取、少取和漏取，品規(guī)差錯是指劑型、規(guī)格、產(chǎn)地與擺藥單不符，品種差錯指是藥品通用名稱與擺藥單不符。從信息加工的角度把差錯原因分為信息識別、信息處理（決策與計劃）、信息執(zhí)行和信息核對4個方面。詳見表1。

表1 調劑差錯原因的分類和編號

1.3 分組

把調配差錯的類型和原因進行統(tǒng)計，并根據(jù)統(tǒng)計結果分析差錯發(fā)生原因，進而對擺藥單和藥品標簽進行優(yōu)化，以整改前（2016年下半年）的差錯數(shù)據(jù)為對照組，以整改后（2017年上半年）的差錯數(shù)據(jù)為試驗組。

1.4 統(tǒng)計學處理

采用SPSS 13.0統(tǒng)計學軟件分析，數(shù)據(jù)資料采用 χ2檢驗。P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果與分析

2.1 差錯原因統(tǒng)計

我院住院藥房2016年下半年差錯數(shù)據(jù)統(tǒng)計結果顯示，調配差錯共476例，數(shù)量差錯306例（64.28% ），品規(guī)差錯 79 例（16.60% ），品種差錯 92 例（19.32% ）。由表2可知，44%的數(shù)量差錯由信息處理階段的算錯（B1）導致，54%的品規(guī)差錯是由信息識別階段的忽略藥品信息（A3）導致，48%的品種差錯由信息識別階段的看錯藥品信息（A2）導致，42%由信息執(zhí)行階段的包裝、位置、藥理作用相似（C2，C3，C4）所致。

表22016年下半年藥品調劑差錯原因構成比（%）

2.2 調配差錯發(fā)生機制分析與改進

數(shù)量差錯：306例數(shù)量差錯中，44%是由信息處理過程中的算錯（B1）導致。藥師在信息分析時不僅需要“檢索”藥品的名稱、包裝、藥位等信息，還需要對取藥數(shù)量進行運算，對于不易計算的數(shù)量就會出現(xiàn)差錯。如注射用益氣復脈（凍干）規(guī)格為8支/盒，若取34支需要經(jīng)過“復雜”的運算。因此，降低數(shù)量差錯可從降低信息處理負荷和代替計算兩方面改進。為擺藥單添加貨位編碼，并按貨位順序打印，把藥品的數(shù)量直接換算成“X盒Y支”，可明顯減少藥師的信息處理量、省去換算環(huán)節(jié)，藥師只需“看對”“數(shù)對”即可。

品規(guī)差錯：由表2可知，54%的品規(guī)差錯是由信息識別階段的忽略藥品信息（A3）所致。如小牛去血清注射液（奧德金）有0.2 g和0.4 g 2種規(guī)格，藥師往往只接受“奧德金”的字段信息而忽略了0.2 g/0.5 g的規(guī)格信息，從而形成錯誤的“取藥指令”，必然導致錯誤的調配行為。針對這類調配差錯，標簽提醒屬于末端提醒，往往難以奏效，應在擺藥單的藥品名稱右面加注一列幫助藥師辨別的字段，如奧德金在小規(guī)格的后面標注“小▲”，大規(guī)格后面標注“大■”；如奧美拉唑注射劑（40 mg，江蘇奧賽康藥業(yè)）、奧美拉唑注射劑（40 mg，阿斯利康制藥）有2個產(chǎn)地，標注“注意產(chǎn)地！”，提醒藥師在讀取擺藥單信息時提高警惕，這樣可提高信息識別的準確率，降低差錯。

品種差錯：48%的品種差錯是由信息識別階段的看錯藥品信息（A2）導致，42%是由信息執(zhí)行階段的相似性錯誤（C2，C3，C4）所致。2種藥品的相似度越高越容易出現(xiàn)調劑差錯，如名稱相似、位置相似（如藥位都在左上角）、包裝相似、藥理作用相似等。此類差錯采取的措施就是降低藥品之間的“相似度”，對于名稱相似的藥品，在擺藥單藥品名稱后加一列標注，如頭孢替安（含碳酸鈉）與頭孢他啶（含碳酸鈉），在頭孢替安（含碳酸鈉）后注“替安”，頭孢他啶（含碳酸鈉）后注“他啶”；對于外包裝相似的藥品，藥師在取藥時，往往只通過藥品外包裝進行種類的判斷而忽略藥品名稱，藥品名稱在藥盒上并不顯著，把藥師易忽略的藥品名稱關鍵字直接印制在標簽上（提高信息強度）［8］。

2.3 整改措施有效性分析

整改前后差錯數(shù)據(jù)統(tǒng)計結果見表3和表4。由表3可知，A2（看錯藥品名稱、產(chǎn)地、規(guī)格、劑型），A3（忽略藥品規(guī)格，產(chǎn)地，劑型），B1（算錯取藥數(shù)量），C2，C3，C4（包裝相似、位置相似、藥理作用相似導致取錯）經(jīng)過整改后，較整改前有改善（P＜0.05）。數(shù)量差錯、品規(guī)差錯、品種差錯較整改前有改善（P＜0.05）。

表3 整改前后差錯原因數(shù)據(jù)比較［例（%）］

表4 整改前后差錯數(shù)據(jù)比較［例（%）］

3 討論

Wichens認知模型可為調配差錯等人因差錯的分析提供理論模型，利用該模型對差錯登記表進行設計，并得到改進措施（即計劃和實施），然后通過數(shù)據(jù)對比，分析檢驗措施的有效性，形成經(jīng)驗并進行推廣，最終形成降低調配差錯的方法。

住院藥房藥師調配工作負荷大（人均3萬元/天），而且科室取藥較集中，所以藥師在調劑過程中的信息加工極易出現(xiàn)錯誤。根據(jù)Wichens信息加工模型可以看出藥師在信息分析、決策與計劃、執(zhí)行和記憶方面都要占用“注意力”，“注意力”反映藥師的信息處理負荷量，藥位碼和數(shù)量換算極大地降低了信息處理負荷［9］，可有效提高調配工作效率和降低調配差錯。

此外，10% ～21%（B2）的差錯是由于記憶不準確導致，應建立本科室的易混淆藥品目錄，包括一品多規(guī)（劑型、含量、產(chǎn)地）和名稱相似藥品，并要求藥師強化記憶，是降低易混淆藥物調配差錯的有效措施。6%（B3）的差錯由于調配被打擾所致，合理安排工作，科室預約取藥，創(chuàng)造有條不紊的工作秩序，避免調劑藥師的短期記憶被干擾。70% ～90%（D1）的差錯是沒有自我核對導致的，自我核對在減少調劑差錯中占舉足輕重的地位。另外，可通過計算機技術降低差錯，如電子掃碼技術降低品規(guī)和品種差錯［10］，自動擺藥機技術既可節(jié)省人力，又可降低差錯［11］。

綜上所述，Wichens認知模型有助于差錯分析和改進，具有很好的理論意義，基于Wichens認知模型的改進措施，可明顯降低調配差錯。另外，Wichens認知模型亦可廣泛應用于醫(yī)療、生產(chǎn)等各個領域，尤其是適用于醫(yī)院醫(yī)療核心制度的查對制度。