tailieunhanh - Áp dụng cơ sở dữ liệu sử dụng thuốc trong xây dựng cơ số dự trù tại Bệnh viện Hùng Vương thành phố Hồ Chí Minh

Nghiên cứu được thực hiện nhằm thử nghiệm việc áp dụng cơ sở dữ liệu sử dụng thuốc của Bệnh viện Hùng Vương Thành phố Hồ Chí Minh trong việc xây dựng cơ số dự trù cho thuốc sử dụng tại Bệnh viện. | Áp dụng cơ sở dữ liệu sử dụng thuốc trong xây dựng cơ số dự trù tại Bệnh viện Hùng Vương thành phố Hồ Chí Minh Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 23 * Số 3 * 2019 ÁP DỤNG CƠ SỞ DỮ LIỆU SỬ DỤNG THUỐC TRONG XÂY DỰNG CƠ SỐ DỰ TRÙ TẠI BỆNH VIỆN HÙNG VƯƠNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Lê Phương Thảo*, Cù Thanh Tuyền**, Huỳnh Thị Ngọc Hạnh*, Hoàng Thy Nhạc Vũ** TÓM TẮT Mở đầu: Xây dựng cơ số dự trù thuốc là một trong những hoạt động thường niên của Khoa Dược bệnh viện nhằm đảm bảo việc cung ứng thuốc đầy đủ và kịp thời cho người bệnh trong điều trị. Mục tiêu: Nghiên cứu được thực hiện nhằm thử nghiệm việc áp dụng cơ sở dữ liệu sử dụng thuốc của Bệnh viện Hùng Vương Thành phố Hồ Chí Minh trong việc xây dựng cơ số dự trù cho thuốc sử dụng tại Bệnh viện. Đối tượng - Phương pháp nghiên cứu: Các thuốc được xem là tối cần, sử dụng nhiều và liên tục trong giai đoạn 2012 – 2018 tại Bệnh viện Hùng Vương Thành phố Hồ Chí Minh trong điều trị nội trú sẽ được chọn phân tích. Phương pháp phân tích dữ liệu theo thời gian được sử dụng để phân tích và xây dựng cơ số dự trù cho các thuốc được lựa chọn ưu tiên. Việc so sánh kết quả dự trù thuốc từ nghiên cứu với số lượng thuốc được dự trù theo phương pháp thường quy của Bệnh viện sẽ được thực hiện để đánh giá kết quả của việc dự trù bằng phương pháp phân tích dữ liệu theo thời gian. Kết quả: Trong 206 loại thuốc được sử dụng trong điều trị nội trú tại Bệnh viện Hùng Vương Thành phố Hồ Chí Minh năm 2018, có 70,4% thuốc được sử dụng liên tục từ năm 2012; 38,8% thuốc thuộc nhóm tối cần; 61,9% thuốc sử dụng theo đường tiêm. Nghiên cứu ghi nhận kết quả dự trù từ nghiên cứu có độ chính xác cao hơn so với kết quả dự trù của Bệnh viện (chênh lệch trung bình so với sử dụng thực tế là 28,0% so với 97,4%). Đặc biệt, có 3 thuốc thực tế được dự trù thiếu và 2 thuốc được dự trù dư quá 250% so với nhu cầu điều trị có thể được điều chỉnh hợp lý hơn nhờ cơ số dự đoán từ mô hình. Kết luận: .