摘要

目的：運用六標準差 (6σ; 6-sigma) 品質改善工具降低資訊系統造成的住院處方瀕誤事件，提升住院病人用藥安全。

方法：參考麥格羅．希爾「六標準差流程管理簡單講」之六標準差步驟，就藥事作業流程來界定醫師開處方的需求、收集數據、分析問題、對策擬定、標準化。

結果：研究期間為2012年1月至2012年9月，依六標準差步驟針對住院處方資訊系統瀕誤事件進行改善。在2012年5月改善措施介入後，其住院處方資訊由2012年第1季的4.5個標準差提升至第3季的5.4個標準差，改善成效提升了0.9個標準差。此外，專案小組針對改善前後的資訊系統瀕誤事件類型進行危害指數評量，其危害指數均由改善前的8分下降至改善後的1-2分。

結論：從我們的研究得知，運用六標準差品質改善工具，能有效的改善資訊系統造成的住院處方瀕誤事件，並提升住院病人用藥安全。

關鍵字：六標準差、資訊系統瀕誤事件、危害指數

壹、前言

依據美國醫療研究組織「To Err is Human」調查報告，其對病人安全定義為「透過系統建立來降低錯誤發生，並提高預防失誤發生的可能性確保病人安全，醫療錯誤指醫療行為中所有相關人員行為或組織流程上的錯誤」。為避免處方系統錯誤，近年來各國重視醫師開立處方與處置的方式，已由傳統的手寫方式轉變運用「醫師電腦處方醫令系統」(Computer Physician Order Entry System, CPOEs) 進行處方與處置的開立作業系統。1999年 Bates 評價 CPOEs 能有效改善處方開立的疏失，由每1000個住院人日傳統手寫處方的142個劑量錯誤事件下降至每1000個住院人日 CPOEs 處方的26.6個劑量錯誤事件¹。2004年 Ferner 指出電腦輔助處方開立可以減少60%的錯誤²。此外，資訊系統設計不良，可能產生 CPOEs 潛在錯誤風險。2005年 Koppel 指出設計不良之 CPOEs 的作業系統可能引起22種類型的藥物錯誤風險³。

個案醫院運用 CPOEs 的方式進行處方與處置開立已行之有年，住院疑義處方瀕誤率由95年度的0.2654%明顯下降至100年度的0.1681%，改善幅度為36.7%。而進一步分析這些住院疑義處方瀕誤事件，得知造成瀕誤事件的主要原因為資訊系統方面的問題，與醫師個人因素無關。這意味者資訊系統良好與否確實攸關病人安全，醫療院所應針對 CPOEs 相關的事件來檢視資訊系統的設計。

1986年摩托羅拉公司創立「六標準差」品質改善工具，其定義指的是在每100萬次服務客人的接觸中，只允許出現3.4次的缺失。六標準差主要是用於工業製程與商業用途，而鮮少用於醫療產業。2008年賴振榕僅以六標準差來估算醫令錯誤的發生率，並未導入六標準差的步驟來進行系統的改善⁴。因此個案醫院在精捷科技顧問股份有限公司張國昌顧問的指導下，嘗試以六標準差的步驟改善住院處方資訊系統的瀕誤事件，並確認其改善成效。

貳、方法

研究個案以海線地區某所區域教學醫院為例，研究期間為2012年1月至2012年9月，參考麥格羅．希爾「六標準差流程管理簡單講」之 DMAIC 手法[ Define (界定)、Measure (衡量)、Analyze (分析)、Improve (改進)、Control (控制) ]⁵，著手改善現有住院處方資訊系統的瀕誤事件，並使用 DiscoverSim^TM 公司開發的 Process Sigma Level Calculator 軟體來計算標準差。

一、界定

依據住院處方瀕誤事件，確認處方開立作業系統醫師的需求。

二、衡量

以回溯性方式逐一檢視不合理處方事件，進行瀕誤事件類型的分類。

三、分析

以「特性要因分析圖」方式解析瀕誤類型，選定與資訊系統相關的因素，並進行改善前的風險評估。

四、改進與控制

針對資訊系統疏失因素，進行對策方案的計畫、實施、效果確認、標準化，並進行改善後的風險評估。

參、結果

針對2012年第1季住院處方瀕誤事件 (183件)，進行瀕誤事件類型的分類，再以「特性要因分析圖」進行討論 (圖一)，最後選定造成資訊系統瀕誤事件 (≥ 15件) 的4個主要相關因素：「劑量過低—藥水劑量 ≤ 1毫升 (72件)」、「劑量過高—臨時醫囑與長期醫囑時間相近 (58件)」、「總量不合理—劑量*頻率*天數≠總量 (17件)」、「品項錯誤—藥品查詢介面不熟悉 (15件)」進行改善對策 (表一)，並進行改善後的風險評估(表二)。

 

 

在2012年5月改善措施介入後，因資訊系統造成住院處方瀕誤發生率由2012年第1季的0.1217% (162件) 下降至2012年第3季的0.0086% (14件)，改善幅度為92.9%。就其標準差而言，分別由4.5個標準差上升至5.4個標準差，改善成效提升了0.9個標準差 (圖二)。

 

 

肆、討論

一、劑量過低—藥水劑量 ≤ 1毫升

在「劑量過低」的瀕誤類別中，主要是「藥水開立的劑量 ≤ 1毫升」，分析其原因得知，住院醫囑系統將藥水開立劑量預設1毫升，容易讓醫師誤認為劑量已開立完成，若醫師未修改劑量，則造成藥水開立的劑量為1毫升，容易造成病人服用的藥品劑量過低。執行對策是取消住院醫囑藥水劑量預設1毫升的功能，並且增加「藥品最小劑量」維護功能，再進一步設定「藥水劑量 ≤ 1毫升最小劑量」開立的「提示畫面」。改善後因「藥水劑量 ≤ 1毫升」的住院處方資訊瀕誤事件由2012年第1季的72件下降至2012年第3季的2件。

二、 劑量過高—臨時醫囑與長期醫囑時間相近

在「劑量過高」的瀕誤類別中，主要是「臨時醫囑與長期醫囑時間相近」，分析其原因得知，當病人收住院時，醫師會先開立長期醫囑藥品給與住院病人當天與往後的治療。而當開立的長期醫囑接近給藥時間時 (30分鐘內)，醫師會擔心病人在該時段是否會可以準時照醫囑服到藥品，因此當下又再開立臨時醫囑藥品給予病人服用，導致長期醫囑與臨時醫囑兩次的給藥間隔太短，容易造成病人服用的藥品劑量過高。執行對策是增加「投藥間隔小於30分鐘，建議不可重複開立藥品」的「提示畫面」。改善後因「臨時醫囑與長期醫囑時間相近」的住院處方資訊瀕誤事件由2012年第1季的58件下降至2012年第3季的12件。

三、總量不合理—劑量*頻率*天數≠總量

在「總量不合理」的瀕誤類別中，主要是「劑量*頻率*天數≠總量」，分析其原因得知，醫師在開立處方時，電腦不會主動偵測到頻率問題，因此當藥品使用頻率未輸入時，藥品總量不會自動計算出正確的數量，總量僅呈現1，以致於醫囑中藥品總量錯誤數量不足。執行對策是修正「藥品使用頻率」維護功能，並設定須填寫「藥品頻率」才可開立醫囑的「限制畫面」。改善後因「臨時醫囑與長期醫囑時間相近」的住院處方資訊瀕誤事件由2012年第1季的17件下降至2012年第3季的0件。

四、品項錯誤—藥品查詢介面不熟悉

在「品項錯誤」的瀕誤類別中，主要是「藥品查詢介面不熟悉」，分析其原因得知，醫師在開立處方時，若開立到近期藥品異動的品項，在處方開立系統上藥品異動的資訊方面不足，且藥品查詢介面複雜，建檔方式非醫師所熟悉的 ATC 藥理類別，不易使醫師查詢到正確的替代品項，以致於醫囑中藥品點選錯誤。執行對策是重新整合藥理類別操作介面，並以 ATC 藥理類別建檔。改善後因「此藥沒有適應症存在」與「還有更有效、安全、方便的藥」「臨時醫囑與長期醫囑時間相近」的住院處方資訊瀕誤事件由2012年第1季的15件下降至2012年第3季的0件。

伍、結論

個案醫院執行「六標準差」改善因資訊系統造成的住院處方瀕誤事件，由2012年第1季的4.5個標準差上升至第3季的5.4個標準差，證實運用「六標準差」改善資訊系統作業品質是有顯著成效。雖然在資訊系統改善後的住院處方開立仍有瀕誤事件，但這些事件均是藥師以人工審核處方的方式發現處方疏失，並立即與醫師溝通處方問題，並未進行調劑與交付藥品，故未造成真正的錯誤，因此無論以何種品質工具改善處方瀕誤事件，藥師以人工的方式來審核處方的作業仍是無可取代的。

參考資料：

1. Bates DW, Teich JM, Lee J, et al: The Impact of Computerized Physician Order Entry on Medication Error Prevention. JAMIA. 1999; 6(4): 313-21.

2. Ferner RE. Computer aided prescribing leaves holesin the safety net. BMJ. 2004; 328: 1172-3.

3. Koppel R, Metlay JP, Cohen A, et al: Role of Computerized Physician Order Entry Systems in Facilitating Medication Errors. JAMA. 2005; 293(10): 1197-203.

4. 賴振榕：降低處方醫令錯誤率—運用「六標準差」估算改善成效。第66期。臺中：中國醫訊，2008; 51-6。

5. 羅藍‧海勒、麥克‧尼可：六標準差流程管理簡單講。初版三刷。台北：美商麥格羅‧希爾國際股份有限公司台灣分公司。