三級公立醫院?？瓶咕幬锸褂脧姸饶繕朔纸庠O定及應用

吳廣杰，何艷，貢雪芃，劉東

(華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院藥學部，武漢 430030)

抗菌藥物濫用將造成嚴重的公共衛生危機[1-2]。為促進抗菌藥物合理使用，各國進行了抗菌藥物管理計劃(antibiotics stewardship program，ASP)[3]。ASP效果的評價指標需要覆蓋臨床及經濟學影響，包括評價抗菌藥物的使用管理、消耗、費用、臨床結局等指標[4]，其中抗菌藥物消耗的評價指標包括限定日劑量(defined daily dose，DDD)及治療時長[5]。ATC/DDD體系于1996年建立，被廣泛用作抗菌藥物利用研究的重要指標[3]。近年來我國對抗菌藥物合理使用的管控力度逐年加強，并從醫療機構整體層面對抗菌藥物的使用量進行宏觀控制[6]。根據2019年國務院辦公廳發布的三級公立醫院績效考核指標，評價抗菌藥物消耗量的指標之一，抗菌藥物使用強度(antibiotic use density，AUD)，應控制在每百人天40 DDDs以下。為了精細管理，醫院通常為各臨床科室設置AUD目標值并簽訂專科責任狀，以此作為科室獎懲或績效評價的標準，促進全院AUD控制在40DDDs以內。但在實際管理過程中，一方面如果設定方法不合理，無論AUD目標值過高還是過低都會對專科抗菌藥物合理使用產生不利影響；另一方面，如何根據AUD的實際情況對專科抗菌藥物的使用進行績效管理促進各科室抗菌藥物AUD達標并無明確方法。因此，本文擬基于我院的實踐情況，介紹一種新的抗菌藥物專科使用強度目標值的分解設定及績效管理的考核方法，并評價應用效果。

1 資料與方法

1.1資料來源 通過醫院信息系統(hospital information system，HIS)獲取2019年1月1日—12月31日各?？瓶咕幬锲骄褂寐省⑵骄褂锰鞌?、同期出院患者使用的抗菌藥物聯合數(指住院期間在一段時間內同時使用的抗菌藥物品種數包括單用、二聯、三聯等)、同期出院患者的平均住院天數；績效考核當月的抗菌藥物使用量、住院人天數、AUD值、AUD環比等數據。

1.2數據統計 對各臨床科室出院患者抗菌藥物使用數據，即抗菌藥物聯合數及劑量進行統計。分析發現各科室抗菌藥物使用的聯合數為單用、二聯、三聯、四聯及以上，呈明顯偏態分布。根據分類數據偏態分布的特性，這類數據的集中趨勢應采取眾數進行描述。例如，如果一個?？茊嗡幹委煹幕颊叽螖党霈F最多(即為眾數)，可以描述為該專科患者主要是單藥治療；如果一個專科二聯用藥最多，可以描述為該?？苹颊咧饕枰瑫r用2種抗菌藥物治療。分析各科室抗菌藥物給藥劑量，換算為DDD數統計。

1.3方法

1.3.1原AUD目標值計算方法 原AUD目標值設定方法是逆向推導方式。通過HIS獲取各臨床科室近3年抗菌藥物消耗量總DDD數、總出院人天數，按照全院以使用強度為40 DDDs需要上升或下降的比例來統一調整。舉例說明：某科室按3年抗菌藥物總消耗量及總出院人天數算出AUD目標值為100 DDDs，當年全院抗菌藥物使用強度為60 DDDs，以全院目標為40 DDDs計算則全院應下降33.3%[(60-40)/60]，因此該科室AUD目標值應調整為66.7 DDDs[100×(1-33.3%)]。

1.3.2新AUD目標值設定方法的公式推導 基于合理使用的基礎，對現實數據采取科學的計算正向推導而來。因此，從AUD定義進行公式解析。

根據定義，AUD為平均每日每百張床位所消耗抗菌藥物的DDD 數，以公式①表示。

AUD=100×抗菌藥物累計消耗量/同期收治患者人天數

①

對公式①分子進行解析：抗菌藥物累計消耗量=使用人數×每人平均消耗量；使用人數=出院人數×抗菌藥物使用百分比；每人平均消耗量=每人每種抗菌藥物平均使用劑量×平均同時使用抗菌藥物的個數(聯合數)×平均療程。

根據上述公式解析可以得出：AUD=100×出院人數×抗菌藥物使用率×平均使用天數×聯合數×單一抗菌藥物平均使用劑量/(同期出院患者人數×同期患者平均住院天數)

②

其中，聯合數為同時使用抗菌藥物的個數，但不包括換藥造成的品種不同。例如，某?？艫患者住院10 d，前5 d使用美羅培南，后5 d使用萬古霉素，則該患者為單藥治療，聯合數記為“1”；B患者住院10 d，發生了一段時間內同時使用美羅培南及萬古霉素，則此患者為二聯用藥治療，聯合數記為“2”；三聯、四聯以此類推。將該專科所有患者聯合用藥數進行統計，取眾數為平均聯合數。

上述公式中提取的抗菌藥物使用率、平均使用天數、聯合數、劑量均為客觀使用數據，醫囑本身的合理性未知。因AUD目標值的設定是限定各科室正確使用抗菌藥物的情況下所應消耗的抗菌藥物的最大量，因此需考慮當前各科室抗菌藥物使用的合理性。影響抗菌藥物使用量的主要不合理問題包括：超劑量范圍給藥、無指征使用抗菌藥物(例如Ⅰ類切口手術無高危因素患者使用抗菌藥物預防感染)、不合理的聯合用藥(例如碳青霉烯類聯合硝基咪唑類)、超療程使用。其余不合理醫囑類型例如配伍禁忌、相互作用等不在本研究考察范圍內。通過抽樣的方式評估各臨床科室抗菌藥物醫囑合理率，各臨床科室每月抽樣50份病歷。將合理率納入公式②并化簡，得公式③：

AUD=100×抗菌藥物使用率×平均使用天數×聯合數×單一抗菌藥物平均使用劑量×合理率/平均住院天數

③

1.3.3不同科室AUD目標值設定方法的評價 計算各臨床科室當前AUD實際值與設定的目標值差值方差總和及相關系數。差值方差總和越小、相關系數越大，說明目標值與實際值之間的擬合更優。

1.3.4AUD績效考核的方法 AUD績效考核維度涉及該科室當月AUD的影響因子(influence factor，IF)、超標比例、環比變化等n個指標。各指標對評價結果影響的權重大小以變異系數法進行客觀賦權，采用Max-Min法進行標準化處理，計算總得分進行排名考核。相關公式如下：

影響因子意在了解某科室抗菌藥物使用強度對全院設定的總使用強度值擾動的大小，正值為拉升，負值為拉低，0值則無干擾[7]。

變異系數Vi=σi/χi

④

權重Wi=Vi/(V1+V2+……Vn)

⑤

其中，Vi為第i個指標的變異系數，σi為第i個指標的標準差，χi為第i個指標的均值，Wi為第i個指標的權重。

Max-Min法X'ij=(Xij-Mini)/(Maxi-Mini)

⑥

其中，Xij為第j個?？频牡趇個指標的值，Maxi為第i個指標的最大值，Mini為第i個指標的最小值，X'ij為第j個專科的第i個指標標準化后的值。

最終當月j?？瓶咕幬顰UD績效得分為∑X'ij×Wi

⑦

2 結果

2.1新AUD目標值與原AUD目標值比較 根據公式③計算各科室AUD目標值。經核算，需要下調目標AUD的科室占比為47.4%。見表1。

表1 不同方法設定使用強度目標值的比較 Tab.1 Comparison of the target AUD set by different methods

2.2新AUD目標值與原AUD目標值擬合評價 通過計算AUD實際值與設定的目標值之間的差值方差及相關系數評估不同方法設定的目標值符合實際情況的程度。由表2可見，新設定的AUD目標值與實際值之間的差值與原方法相比方差更小，相關系數更大，擬合度更優。

表2 不同方法設定AUD目標值與實際值擬合評價 Tab.2 Fitting evaluation between actual and target AUD set by different methods

2.3專科抗菌藥物使用強度績效考核方法的建立 根據HIS系統所獲取的相關數據，及公式④⑤⑥⑦，計算?？艫UD各考核指標數據。以2021年5月我院數據為例，具體見表3、表4。

2021年5月應重點關注的十個科室數據見表3。由表4可知，本月AUD績效考核影響最大的指標為AUD環比情況，權重約77.6%。

表3 2021年5月?？艫UD績效考核 Tab.3 AUD performance assessment of each department in May 2021

表4 2021年5月?？艫UD績效指標參數 Tab.4 Parameters of AUD performance assessment in May 2021

2.4實施新的AUD目標及績效考核方法的效果 自2021年3月實施新的目標值及抗菌藥物使用強度績效考核方法以來，我院通過持續對各月重點關注科室采取懲罰、培訓措施，全院抗菌藥物AUD總體呈下降趨勢，單月環比最高降幅為14.93%，具體見圖1。

圖1 全院使用強度環比情況 Fig.1 Monthly changes of the whole hospital's AUD

3 討論

本文發現通過新方法設定的AUD目標值，與以往逆向推導的方式相比，新的方法與實際AUD擬合度更優，有47.4%的科室原目標值需要下調。在實施新的目標值及AUD績效考核方法后，全院AUD明顯下降，有效地促進了我院抗菌藥物的合理使用。

以往我院AUD目標值的設定方法是逆向推導方法，這種方法僅考慮抗菌藥物消耗量的數據，未考慮抗菌藥物使用合理性的問題，使得過去抗菌藥物使用量越大、不合理用藥多的科室AUD目標值越大；抗菌藥物使用量一直較少的、使用更為合理的科室給予的AUD目標值較小，導致無指征用藥、超劑量用藥、超療程用藥、不合理的聯合等問題被掩蓋[8-9]。而新方法AUD目標值是通過公式解析，在結合抗菌藥物使用合理率的基礎上，正向計算獲得，更加科學。從擬合程度看，新的目標值總體也更加符合實際使用情況，有效地改善了目標值設定過高或過低的問題。

當前許多醫院的藥事管理部門在醫院科室AUD分解制定方面進行了研究，制定了適合所在醫院情況的分解方法[8-12]。研究者通過對各科室的抗菌藥物使用進行全醫囑點評，分辨出合理部分的AUD值，再將不合理的醫囑虛擬出合理的AUD值，將這兩個值合并計算得到目標AUD值[10-12]。該方法的優點是能夠全面把握各臨床?？瓶咕幬锸褂玫那闆r，制定的AUD目標值準確度高；缺點是醫囑點評工作量大，人力耗費高，效率低，并且不合理醫囑在每個時間段不盡相同，目標值需要經常修訂，對于績效管理可能帶來不便。綜合以上優缺點，該方法對于抗菌藥物使用量較少的醫院更為適用，但對于抗菌藥物消耗量大，藥師人力資源不足的醫院實施起來相對困難。而與本研究類似，文獻[8-9]通過對AUD公式的推導選擇關鍵的指標，例如抗菌藥物平均使用天數、使用率等，再根據醫院的實際情況進行測算。但這兩項研究未納入抗菌藥物使用的合理率問題，且對聯合用藥的概率以經驗設定為主，鄭斌等[9]設置呼吸科、重癥醫學科聯合用藥數為2，血液科為3；這樣經驗設定，存在證據不足的問題。而本研究通過HIS獲取各科室抗菌藥物聯合使用的具體情況，通過對數據的分布進行分析，結合數據特點，確定以聯合用藥數的眾數為評估依據，符合統計學原則[13]。另外，從管理上看，由本文對AUD公式的解析，可見醫療機構管理部門可以從抗菌藥物使用率、使用天數、抗菌藥物聯合數、劑量問題方面實行精細化管控，而并非籠統地只要求臨床科室降低抗菌藥物的消耗量。

需要指出的問題是，第一、本研究雖然采用眾數進行了聯合用藥實際情況的評估，但實際操作中發現仍有科室聯合用藥數呈現部分均等的分布，例如二聯、三聯出現次數均較多且相差不大，而眾數只能選取其中次數較大者，由此造成對聯合用藥估計存在偏差，導致制定的AUD值可能在部分科室也存在一定的誤差，這可以通過更多的聯合用藥數據結合醫囑點評進行完善。第二、本文采取醫囑點評納入的直接影響AUD值的不合理使用問題包括超劑量范圍給藥、無指征使用抗菌藥物、不合理的聯合用藥、超療程使用抗菌藥物，這些問題本身對AUD的影響程度可能不完全相同，這與具體的劑量、聯用品種數及療程的超標值相關，并且不同時間段各科室的不合理問題也不盡相同，因此使用總的合理率雖無法做到絕對的精確，但依然可以從宏觀上對各科室進行調控，這也符合國家制定醫院整體AUD目標值的出發點。